在新冠疫情肆虐时，使用传统分析技术并因此而严重依赖大量历史数据的企业意识到了一件重要的事情：许多此类模式已不再有用。这场疫情几乎改变了一切，令许多数据失去了作用。 而具有前瞻性的数据和分析团队正在从依靠“大”数据的传统人工智能技术转向数量较少、但更加多样化的“小”数据。 Gartner 发布的2021年十大数据和分析趋势之一便是从大数据转向小而宽的数据。这十大趋势是数据和分析领导者必须重视的业务、市场和技术动态。
企业数字化转型路径分析与现状评估——以某区工业企业数字化转型为例
长期以来，电梯行业产品同质化严重、缺乏创新。在智能制造的时代背景下，社会化协同制造C2M大规模定制逐渐成为主流。电梯行业的非标电梯占比已经接近50％，面对大量的非标电梯需求，传统的人工设计方式已经严重滞后。本研究来源于工程硕士的工作实际。以提高电梯非标设计能力为目标，以电梯控制系统为研究对象，开展了基于专家系统的电梯控制系统非标设计的研究与应用。论文的主要内容有：
正＞智慧城市是新世纪以来世界各国涌现的将新一代信息技术应用于城市管理与服务各方面的一股潮流。在智慧城市建设方面,欧洲国家一直走在世界前列。了解并学习先进国家的经验与做法,对于提升我国智慧城市的发展具有很好的借鉴作用。
《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》指出，智能网联汽车是是全球创新热点和未来发展制高点，其深度融合了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业，是一个新型产业。智能网联汽车的智能驾驶技术在提高公路运输能力和减少交通事故方面发挥着关键作用。在智能驾驶技术中，环境感知系统是确保智能车的智能性、安全性的关键所在。而车道线检测技术作为智能车感知系统中的核心技术，是实现安全、自主驾驶的前提，也是研究的难点及技术核心。在工信部2016 年智能制造综合标准化与新模式应用项目“智能网联汽车系统及通信标准化研究与试验验证平台建设”（项目编号：2016ZXFB06002）和重庆市科技计划项目重点产业共性关键技术创新专项主题专项项目“ADAS 功能测试标准化制定与路试验证平台建设”（项目编号：cstc2015zdcyztzx60005）资助下，开展了面向复杂路况的车道线智能检测方法研究。论文的主要研究内容和创新点有
随着工业4．0以及智能制造的发展，生产现场的实时数据和生产管理的非实时数据需要在同一网络中传输，但是当前的工业以太网厂商提出的标准互不兼容，设备间无法直接实现互联，且无法与非实时数据共存。在这种情况下，时间敏感网络TSN（Time Sensitive Network）应运而生，打通了信息技术（IT）层与运营技术（OT）层，打造了工业现场设备互联互通的“一网到底”的新型工业网络架构。各工业以太网厂商都致力于将自身协议向TSN靠拢，保住市场份额。但是一些较小众的不使用标准以太网帧格式实时以太网技术，它们依赖专用通信芯片，无法直接与标准工业以太网融合，需要进行协议转换。本文针对此类非标准实时以太网的协议转换进行了相关研究。
根据中国信通院发布的《2020年中国数字经济发展白皮书》数据显示，2019年，我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重超过1/3。数字经济名义增长15.6%，是同期GDP名义增速近2倍。我国数字经济发展已呈现出高质量、高增速的双高特性，同时也加快向数字产业化、产业数字化，数据价值化、数字化治理的“新四化”趋势转型的步伐。
我国正处于制造业转型升级的重要窗口期，产业发展面临绝佳机遇，智能制造热潮持续升温，人工智能、工业互联网、大数据、云计算等技术的发展使得越来越多的企业在经济新常态和“中国制造2025”背景下进行“业务转型”，以实现新一轮的成长。业务是企业价值实现和持续成长的绝对主体，是财务战略的载体，业务转型对财务战略的选择和实施具有重要影响；财务战略是企业业务发展的重要驱动，财务战略是否适宜影响企业业务转型，进而影响企业能否实现跨越式发展；业务转型与财务战略密切相关，二者匹配性对企业的影响主要通过企业绩效来进行反映。鉴于此，本文采用案例研究法，基于业务转型与财务战略的关系展开研究，以我国制造业消费电子领域转型升级最具代表性之一的TCL集团为研究对象，对其2009年至今的业务转型与财务战略的适配及二者的适配效果进行探索研究，构建业务转型和财务战略的动态适配模型，揭示业务转型和财务战略之间的内在机理关系，为处于转型变革中的有相似经历的制造业企业提供借鉴。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
算网融合旨在构建一体化的调度架构，打破算力与网络的壁垒，让算力像水电一样随取随用。从工业和信息化 部在《算力互联互通行动计划》提出的“先互联再成网”，到“全国一体化算力网”正式纳入国家“十五五”规划109项重大工程项目，算力网与水电等公共基础设施并列，成为现代化基础设施体系的核心一环。算力互联网建设取得显著进展，三大电信运营商开展自有算力与全国分散社会算力的互联
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国 物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部 门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能 源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运 中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智 慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。
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