本文件的宗旨是响应国家2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和的目标要求，助力零售企业建立与完善碳管理体系，探索减排空间，进一步提高零售企业碳管理效率和水平，同时带动价值链上下游低碳发展，最终实现零售企业碳中和。
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从消费互联网到工业互联网：传统产业面临着改造升级，新技术、新模式、新业态、新产业不断出现，过去二十年，消费互联网格局已定，未来十年，工业互联网将蓬勃发展
显存压力大：每块GPU上存储一份完整模型，造成冗余，模型参数量增加导致显存的压力增大 ？ 互联压力大：Server需要与每个Worker进行梯度传输，带宽成为整个系统计算效率的限制因素
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构建新型精益体系的需求无疑给自动化和信息化解决方案提出了更高的要求，尤其是信息化系统的规划设计 如何满足精益不断扩展和深化改进的需求？ 如何能够支撑并满足不同精益层级的业务需求？
私有云 – 更适合企业的‘云’ PaaS – 企业私有云的最佳层次 企业私有云PaaS的能力与架构 Oracle – 企业私有云的Enabler Oracle Cloud解决方案之 – Oracle VM Oracle Cloud解决方案之 – 数据库&存储网格 Oracle Cloud解决方案之 – 融合中间件 Oracle Cloud解决方案之 – 云管理 部分产品在云计算环境下的性能 企业私有云PaaS– 案例分享
全球机器人行业的发展经历了萌芽阶段（20世纪40-50年代）、初级阶段（20世纪60-70年代）、迅速发展阶段（20世纪80-90年代）、智慧化阶段（21世纪初-至今）等四个阶段。 ？ 当前阶段，随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化、智能化、通用化趋势日益明显。 ？ 在日本，机器人的关键性部件—减速器是遥遥领先的，并且已经形成了技术壁垒；德国则在原材料、本体零部件具有很大的优势；美国当前在人形机器人方面、机器人AI技术方面引领潮流。
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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。
随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代，智能座舱正加速迈向认知座舱阶段，实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心，通过合作研发与自主开发，推动多模态A大模型的广泛应用。其中，科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型，通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型，逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。
公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义，反对繁琐哲学，反对盲目的创新，反对没有全局效益提升的局部优化，反对没有全局观的干部主导变革，反对没有业务实践经验的人参加变革，反对没有充分论证的流程进行实用。
行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前，人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段，随着“人工智能+”行动的深入推进，AI不再仅是实验室中的算法模型，而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力，更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此，能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下，逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎
第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来，伴随全球通胀持续降温，海外经济体相继进入降息周期，金融条件转向宽松，全球制造业景气逐步修复并开启补库周期，带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看，2024年下半年全球经济增长动能有所减弱，叠加美国大选、地缘政治不确定性加大，以及极端天气扰动等因素的影响，使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲，加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密，全球贸易
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