知识图谱作为一种建模和管理数据的方法，已经在企业数字化过程中发挥了重要作用。然而，随着企业对知识图谱的需求不断增加，传统的知识图谱技术面临着一些挑战。
当前信息化建设的特点，并不仅仅是网络、计算机、数据库和各种应用。最核心的关键是数据模型发挥的巨大价值。而主数据恰恰是解决企业内众多数据模型中的基础数据模型一致性问题
自2022年底ChatGPT-3.5发布起，生成式AI（Generative AI）的话题热度持续走高。该技术并非只停留于概念阶段，而是已开始加速影响着各行各业，无论是技术本身还是应用演进的速度均十分惊人。银行业本就是最早应用传统人工智能技术的领域之一，如何借力新技术、加速数智化转型，构建差异化竞争力，是领导层当下必须深入思考的命题。对银行而言，生成式AI技术与传统AI技术到底有何不同？生成式AI能否为经营管理带来新的价值释放场景？如何推动场景快速落地？规模化应用又需做哪些准备工作？本报告将呈现我们对相关问题的思考和建议
1999年首届“国际数字地球”大会上提出 “数字矿山”（Digital Mine）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。
数字化转型带来的数字办公，意味着越来越多的工作是在数字化环境中完成。而端点则是数字化环境中，负责进行人机交互，以及信息处理、存储的重要环节。因此，端点始终是攻击者的主要目标之一，端点依然是企业必然要防护的对象
一钢轧厂转炉炉下车辆包括钢包车和渣车,是转炉冶炼过程中的主要辅助设施,钢包车的作用是拖运钢包至出钢位,待出完钢后将钢包拖运至吊包位,等待天车吊运钢包至精炼炉。
煤炭行业经过近些年的发展，目前实现了从普通机械化、综合机械化到自动化的跨越，并开始向智能化迈进。 当前煤矿智能化发展尚处于起步阶段，煤矿智能化是一个不断发展的过程，智能化程度也是一个不断进步的过程。
虚拟数字人是通过聚合科技创造的存在于虚拟世界，且具有类“人”特质的数字形象。它是元宇宙中自然人进行虚拟时空感知的主要载体，是实现人机融生交互的组成部分，也是元宇宙的经济增值板块。虚拟数字人与自然人、机器人共同组成了元宇宙的“三元”。 感知人类生存空间与社会环境与自然人、机器人实现虚实融生
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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。
能源计量的目的并非为了远程抄表，而是通过收集各类能耗数据，建立能耗模型，进行节能优化改造，并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案，达到优化设备运行状态、节能减排的效果。
通过蓝牙定位信标进行精确定位后，自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。
2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展； 生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可 信度。
世界模型作为连接数字世界与物理世界的核心纽带，是人工智能技术演进的必然方向，也是全球科技竞争的战略制高点。当前行业热度高涨、资本持续加持、技术迭代 加速、应用场景不断拓宽，正处于从技术探索向产业落地跨越的关键窗口期
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