随着人工智能深度赋能工业发展，数据已成为驱动工业智能化转型的关键生产要素。《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等政策文件，明确了加快数据要素化进程和提升数据质量的重点任务方向。为落实相关要求，中国信通院在2025工业互联网大会上正式启动“工业数据质量提升行动”，围绕工业数据标准化、数据质量加工、数据标注等关键环节，提升数据跨系统、跨平台的互操作能力，着力构建标准化、高质量的工业数据应用环境。
新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
远景遵循《温室气体核算体系：企业价值链（范围三）核算与报告标准》，对集团“范围三”进行分类、核算和报告。同时，远景将范围三的核算与风机、储能的产品碳足迹充分结合，建立数字化的数据收集系统和核算模型，不断提升范围三数据的准确性。
2024年2月16日，OpenAI又发布了首款文生视频模型——Sora，这绝对是颠覆性的创新，意味着今后眼见可能不再为实。世界一方面正处于颠覆式创新技术的时代，另一方面是继续处于高度不确定的时代，大国竞争，地缘政治和动荡仍在继续。
对于企业而言，探索生成式AI应用落地是一项具有挑战性的任务。本报告提出了生成式AI应用场景矩阵，用以协助企业完善自身可落地应用场景。同时，报告还基于落地实践经验总结出生成式AI应用落地路线，指导企业遴选适合自身情况的落地方式。结合Gartner的产业技术研究，本报告力图为企业带来腾讯云的思考、实践经验与建议，希望帮助企业捕捉这一历史性新机遇，谱写第二增长曲线。中服云、中服云物联网平台
随着我国新质生产力的高速发展，数据要素正在成为核心生产要素，数据安全倍受关注，行业进入快速发展期，国家合规监管要求和外部威胁引发的组织内生需求是推动数据安全行业和技术创新发展的核心力量。一方面数据安全被纳入总体国家安全观，进行顶层设计和合规监管，这是由国际竞争安全形势和国家发展战略所决定的；另一方面，国内外数字安全环境日趋恶劣，针对高价值数据的勒索攻击日渐猖獗，不断威胁各领域的机构运营，数据安全成为运营安全的内生需求。
2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。面对多重超预期因素冲击，中国经济在风高浪急中展现强劲韧性，高质量发展扎实推进，全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在新时代的技术发展中具有很强的“头雁”效应。随着技术迭代，我国人工智能的通用性正在不断增强，从制造业、金融、交通运输、能源行业、公共安全到文旅教育、城市管理甚至生态农业、医疗健康……而生成式人工智能技术的加速进化，将进一步提升我国科学技术的创新潜力以及融合能力。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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