在北美，我们的产品被三分之二的汽车生产厂商所采用； 在中国，我们为若干汽车厂提供了Proficy的软件产品，帮助他们提高工厂的运营水平。
汽车零部件行业MES解决方案 穿透表面看本质随著经济全球化、客户定制化需求扩大、环境及安全法规日益严苛,汽车零部件加工企业面临着更加激烈的竞争,产品的生命周期更短,消费者的喜好也在迅速变化。
信息技术的突飞猛进对社会产生了深刻影响。在国家推动"互联网+"战略,各级政府加快建设一体化服务平台的同时,高校以"一站式"网上服务大厅为代表的校务服务改革也在如火
云计算全球龙头对比系列之二：坚实CBA战略，造就阿里云“飞天”云计算全球龙头对比系列之二：坚实CBA战略，造就阿里云“飞天”
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块
数字经济成为未来竞争的主战场，国有企业作为数字经济战场的主力军，充分发挥海量应用场景及沉淀了大量行业数据的优势，促进数字技术与实体经济深度融合，探索和总结以场景为中心的数字化创新经验及成功方法论，并形成数字经济新商业模式。以场景为中心的数字化创新是做大做强国家数字经济的基础。在数智化时代，场景化的数字经济组织建设模式成为驱动企业数字化转型的重要模式。本白皮书重点阐述在数字经济趋势下，央国企以场景驱动企业数字化转型的实践案例研究，以及场景建设、生态体系建设、长效培育机制的构建，场景落地路线图、场景构成的关键性要素等方面的探索。当前企业数字化转型场景呈现出以需求侧引导企业数字化转型为主要方向，需求侧融合数字技术创新应用为主要建设模式。新一代数字技术在各行各业深度应用，探索出很多可推广、易复用的应用场景；新技术与场景结合，产生了全新体验和用户价值，新兴技术场景获得裂变式增长。开展场景驱动国企数字化转型实证研究，对加速央国企数字化转型有着非常重要的里程碑意义。持续积累重点行业示范场景成功案例，提炼相关方法论，总结场景落地路线图，场景通过场景建模、解耦、复用、协同开发、产业数据打通等等，将示范场景推广复用好，形成长期培育机制，创造更大更多商业价值，真正实现行业之间的互通共赢，加速场景驱动数字化转型进程。
基于智慧水务的呼和浩特市供排水信息系统改进_苏林.
2019年是建国70周年，也是全面建成小康社会的关键之年，我国社会主要矛盾要求我们必须在继续推动发展的基础 上着力解决好发展的不平衡不充分问题，更好满足人民在经济、政治、文化、社会、生态等方面日益增长的需要。
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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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