受疫情影响，近两年来医药冷链物流行业价值凸显，比以往任何时候都更加被大众所熟知。政策和市场的双重驱动下，医药冷链物流也获得了快速增长。 与此同时，随着顺丰、京东、生生物流、“三通一达”等综合型物流企业的加入，市场竞争加剧。但面对“蓝海”的诱惑，依然有很多人想要挤进这个领域。与普通冷链物流相比，医药冷链门槛高在哪？物流企业如何打开医药冷链物流市场的大门？
随着摩尔定律走向终结，靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要，未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来，算法效率的提升究竟有多快。 提起算法，它有点像计算机的父母，它会告诉计算机如何理解信息，而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。
1）合同物流的本质是做资源配置管理。如何替代货主客户在货主与底层运力资源池之间寻找最优解，以最低的成本，提供高性价比的服务，实现管理效率的最优，才是合同物流最大的价值； 2）供应链可通过由上到下、由后向前、横向协同等多种方式实现一体化建设； 3）一体化供应链背景下，合同物流行业整合、多细分行业横向协同的规模化趋势不可逆。
物联网技术的使用可确保收集和分析大量银行数据。银行通过从物联网设备收集数据来了解更多有关其客户的信息，从而改善服务交付、产品战略和投资方面的内部决策流程。
消防物联网是一个综合性火灾防控平台，它利用现代科技手段和信息通信技术，通过资源共享、信息互通和数据互联等手段整合各相关方的力量，实现火灾防控的社会化。运用物联网新技术，搭建起事前预防保护、事中应急处置、事后追溯总结的消防安全一体化工作体系——智慧消防监管平台。该平台立足于火灾防控和灭火救援的根本需求，以线上「全天候实时监测」+线下「即时联动」的服务模式实现了单位主体责任有效落实、消防安全隐患及时消除、应急处理能力大幅提高的管理目标。
数字化转型已经成为我国制造企业的共识，有近九成中小企业在进行积极地探索，但只有3%处于数字化转型深度应用阶段，这两个悬殊的数字促使我们深一步思考，中小企业应该如何进行数字化转型?本文基于对中小企业现状及困境分析，提出了相应的数字化转型路径，希望对数字化转型中的中小企业有所帮助。
近年来，在政策、技术、市场的多重利好驱动下，我国物联网产业发展迅猛，物联网应用迅速向各行各业渗透，带动物联网终端设备数量呈几何增长。据GSMA最新报告显示，2019年全球物联网设备连接数量达到110亿，到2025年全球物联网终端连接数量将达到250亿。对于一个传统家电厂商，要接入物联网，通常的方式是，从模组商拿到通讯模组，和家电设备进行通讯，从而接入到物联网平台。
工业互联网的高质量发展要求，推动工业智能传感器的技术创新，随着工业互联网快速发展，工业智能传感器更新迭代速度在不断加快，并且推动智能传感器制造、设计、开发以及优化迭代等各个环节的技术创新。
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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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