数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"。
目前，我国得油库罐区自动化监控与国外相比,总体水平较低。罐数据还主要依靠人工测量、读取与录入;工艺生产很多还就是人工开阀、手动控泵。系统不仅存在监控不及时、人为误差大，还有随意性强、可靠性不高等缺点,因此很多油库罐区都在进行以摆脱传统监控方式、作业方法，建立便捷、先进、可靠得监控系统为目得得自动化改造
新一轮国企改革的大幕已经轰轰烈烈地拉开，“混合所有制”、“分类监管”等话题受到热议。与前几轮国企改革相比，本轮改革有哪些新的特点和趋势，政策上有哪些新进展；国企的长远稳定发展还需要同时考虑哪些内外部挑战，有何解决方案和相关案例及经验。本白皮书的目的是对上述问题概括分析，不只是点对点地回答热点问题的解决方案，而是提出国企改革升级的综合思考方向。
国内外动力电池需求旺盛，动力电池企业竞争“白热化”。全球新能源汽车市场需求持续高增，我们预计2022-2025年全球动力电池出货 量CAGR达到30.4%，2025年国内动力电池出货量接近1TWh，市场销售规模突破7000亿元；铁锂电池装机量占比持续提升，我们预计市占 率有望进一步提升；比亚迪/中创新航/亿纬锂能市占率稳步提升；宁德时代/亿纬锂能/国轩高科动力电池毛利率相对稳健；2022年中创 新航/欣旺达动力电池销量增速超200%。
.为了应对制造业的挑战,世界各国采取了各自的关键举措，:强化其制造业领先能力-异曲同工，殊途同归 以目前制造业较为公认的工业4.0为例，物联、服务互联、大数据智能分析等因素驱动了以信息物理系统(CPS)为内核的工业4.0时代的到来
波士顿动力机器人 Atlas 展现接近人类的运动性能，为未来商用人形机器人树立标杆。对标 Atlas 的算法、感知和动力系统，我们认为电驱未来完全有望实现 Atlas电液驱动的运动表现，并且其成本优势可驱动产品打开消费市场。
本周核心观点：当前人形机器人、新能源行业新技术、新工艺层出不穷，需关注技术变化带来的设备需求。本周核心观点：当前人形机器人、新能源行业新技术、新工艺层出不穷，需关注技术变化带来的设备需求。
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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。
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