据统计，截至 2018 年年底，全球互联网用户达到 43 亿人次，约占全球人口 57%，全 球超过一半的人口进入了互联网世界；虽在过去一年受经济大环境影响，全球智能手机市场整体萎缩，但智能手机活跃用户持续增长，全球各国移动互联网连接不同程度实现提速，移动互联网发展尚好。
教育行业一级市场的投融资数量在三种周期叠加和疫情的催化下创五年来新低，资金投向更是两级分化严重。一方面，大量资金向头部企业 聚拢，百分之九十以上的资金投向各赛道头部企业。伴随头部企业获得更多资本加持，中小型企业将面临更加激烈的竞争环境，更难脱颖而 出。另一方面，早期阶段的投融资数量占总投融资数量的近百分之七十。虽然教育行业早期投融资数量占比较多，但总的也不过100+起，相 较于数十万的教培机构来说也只是杯水车薪
2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。
随着5G+AICDE技术的不断发展，数字家庭正逐步向智慧家庭方向演进。智慧家庭可以看作是智慧城市理念在家庭层面的体现，是国家重点关注的新兴信息技术产业，是国家刺激消费升级政策的重点领域。智慧家庭市场规模增长迅速，吸引众多互联网企业、智能终端设备企业、传统家电企业、传统房地产企业争相布局，各大企业依托自身优势在细分领域实践创新，但智慧家庭总体市场格局未定，市场竞争方式单一、平面化，尚未形成清晰明显的头部格局。
近几年在国家及地方政府的政策支持下，我国新能源汽车实现了产业化和规模化的飞跃式发展。由于电动汽车具有高电压、大电流的动力回路，因此在考虑电动汽车给我们带来环保效益的同时，其安全问题不容忽视。GB7258-2017《机动车运行安全技术条件》中，进一步规范纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车等新能源汽车行业发展、保证运行安全出发，增加了新能源汽车的特殊要求。工信部已发布第39号令《新能源汽车生产企业及产品准入管理规定》，其完善了生产企业准入条件，并对新能源汽车动力系统、驱动系统、制动回馈功能测试能力，电池系统、驱动系统电气性能与安全等BV专项检测项目提出了更高要求。
大数据(big data)，是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB(1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。
《中国地方政府数据开放报告》和“中国开放数林指数”是我国首个专注于评估政府数据开放水平的专业报告和指数，由复旦大学数字与移动治理实验室制作出品，由复旦大学和国家信息中心数字中国研究院联合发布。 “开放数林”意喻我国政府数据开放利用的生态体系。开放数据，蔚然成林，一棵棵地方开放“数木”由最初的丛然并生、成荫如盖，直至枝繁叶茂、花开结果，终将成长为一片繁盛多样、枝权相连、持续循环的中国“开放数林”。
为了进一步明确边缘计算应用到工业互联网场景下存在的安全保护对象及风险、安全防护措施和相关安全角色，国家工业信息安全发展研究中心在《边缘计算安全白皮书》《工业信息安全标准化白皮书》等已有成果的基础上，组织十余家单位编写《工业互联网边缘计算安全白皮书》，提出了工业互联网场景下的边缘计算架构及安全框架，旨在为工业企业、工业互联网平台企业、安全企业等相关单位安全部署 边缘计算提供参考
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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