在数据治理中，数据指标一般都是业务中最基础的分析内容，但是业务不断地快速发展迭代，指标管理上就会出现很多问题。所以在数据治理中指标系统的管理也是其中必要的一环。
本文引入数字孪生技术，构建柔性制造系统的数字孪生模型。利用该数字孪生模型对建设前的方案进行虚拟仿真和调试，验证其合理性。并通过反复调整和迭代优化建设前的方案，可很大程度上缩短柔性制造系统设计、建设和投产的时间。利用数字孪生还可以在柔性制造系统建设运行时对实体设备进行实时监控，了解各设备的运行状态。
“数字化”一词提出后，很长时间波澜不惊。很多人认为“数字化”是“信息化”换了个名字，是新瓶装旧酒，或者是下一代信息化技术；有人认为是软件一词的泛化，制造业数字化被认为是工业软件一词的泛化。直到最近几年，“数字化转型”的出现，才让“数字化”一词火热起来，被人们重新思考和讨论。
① 何为数字孪生？ ② 谁在关注数字孪生？ ③ 数字孪生：中、美、德，谁更热？ ④ 数字孪生与智能制造的关系是什么？ ⑤ 数字孪生能否与新一代信息技术（New IT）融合？ ⑥ 数字孪生是否存在科学问题？ ⑦ 数字孪生何用？ ⑧ 数字孪生适用准则是什么？ ⑨ 数字孪生是否需要标准？ ⑩ 数字孪生是否需要商业化工具/平台？
1963年，洛伦兹用蝴蝶效应形象地展现出了混沌的魅力：亚马逊热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。正所谓“失之毫厘，谬以千里”，混沌理论告诉我们，即使人类掌握了确定性规则，依旧无法拥有预测未来的能力。本文从混沌的天气预测实验开始，介绍了混沌理论和实例：从分岔到分形，从树木、血管这些自然界的实例，到量子混沌再到人类的意识。
工业元宇宙产业链可分为基础设施层、核心层和应用层，中国企业在基础设施层的布局相对领先，基本可实现自主可控；核心层的关键技术、软硬件等主要依赖进口；应用层多为本土企业与外企协同合作。
用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以 Apache Doris 为基础，基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。
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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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