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。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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