石化行业作为国家经济命脉的支柱企业，如何高效、直观、迅速整合企业信息资源来智能辅助决策者进行智能制造是现今的重要课题。智能制造信患集成系统因自身复杂性在实现过程中面临许多挑战，传统软件建模方法主要缺陷在于建模个体对于知识认知不同，无法对知识进行统一建模而导致系统集成中出现知识复用与共享问题，容易造成系统集成与模型维护更新过程中的人力资源与时间的浪费，如何更有效地对知识建模与管理是智能制造信息系统中的关键。本文主要分析传统石化企业信息集成过程制造系统CIPS，根据其仿真需求及离散事件系统特点，引入本体驱动建模理论，提出基于本体驱动的DEVS仿真建模框架。
2015 年 5 月，国务院印发了《中国制造 2025》，作为我国实施制造强国战略的 第一个十年行动纲领，对机械制造与重工业转型升级和跨越式发展提供了强有力 的政策支持。这使得中国必须在高科技产业和高端装备制造业等领域加速实现独 立自主。在此背景下，船用汽轮机作为高端装备业，是国家智能制造的重要构成之 一。目前，国内汽轮机制造还远远没有达到智能制造的要求，尤其是制造过程中的 物料搬运，仍然采用人工等传统方式，存在安全性和工作效率不高等问题，有必要 引入智能搬运设备和优化算法对其进行改造升级。
在信息化的时代背景下，人工智能飞速发展，同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务， 基于业界具有代表性的研究，本文对人工智能和智能财务概念进行了分析，构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系，并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨，而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。
人工智能发展十分迅速 ，企业在芯片 、无人驾驶 、金融 、通信领域等投入人工智能的技术研发 ，基于专利互引视角 分析创新生态系统内人工智能企业技术外溢和竞合态势 。 构建了直接引用系数 、技术感应度 、技术影响力系数等技术 溢出指标 ，以百度等 10 家企业 2010 - 2018 年的人工智能专利数据为样本进行技术溢出研究 ，分析了百度公司的直接 引用系数 ，各企业间的技术影响力系数和技术感应度系数 ，分析了企业技术溢出效应企业和竞合态势 。 研究表明 ，百 度 、华为集中了大量的人工智能专利 ，在人工智能产业中技术感应力较高 ，对其技术需求较大 ，技术溢出效应十分明显 ， 腾讯 、中兴技术影响力较大 ，对人工智能产业发展具有重要的带动作用 。 据此 ，提出人工智能企业协同发展建议 。
导向钻井技术方法是 ２１ 世纪全球石油工业最重要的技术之一，也是美国“页岩气革命”核心技术水平钻井的关键组 成部分。当前，导向钻井的主要研究目标是提高钻井速度、降低钻井时间和风险，智能化是目标实现的重要途径。文章分析 了国内外大数据与人工智能在石油工业应用情况，建立了云端大数据智能导向钻井方法架构，提出了随钻测井参数人工智能 反演与识别方法，指出了云端大数据与智能算法管理的实现途径，得出如下结论：（１）基于云端大数据智能导向钻井方法主要 包括物联网感知层、大数据存储层和云平台决策层。物联网感知层实现井场关键信息的采集并传输至大数据中心；大数据中 心支持数据存储与云管理；云平台决策层依托大数据中心的海量数据，进行云端地面软件控制、人工智能决策以及云平台管 理。（２）采用机器学习的方法智能反演与识别地层岩性，选择自然电位、自然伽马、密度、声波、补偿中子、电阻率等 ６ 条随钻 测井数据，分别采用不同的机器学习算法进行地层岩性反演与识别，决策树模型和随机森林模型分别达到 ０． ８１ 和 ０． ８９ 的准 确度，形成了一套可快速自动描述岩性特性分类的方案。（３）云端平台管理决策可进行井下实时数据解码，获取钻井轨迹和 测井曲线，其中云端人工智能决策模块对地层及钻井参数进行智能反演预测，可实现钻井轨迹智能修正和钻井参数智能优 化，保证智能导向工程钻得准、钻得快。
通过引入战略匹配成熟度概念，构建了企业大数据建设及应用水平提升路径的系统动力学模型，并对企业大数据建设及应用水平提升路径和关键影响因素作用进行了模拟。利用模拟结果对企业大数据战略实施评价，总结企业大数据战略在不同周期、不同成熟度级别的关键过程域和目标，确定不同级别贡献度指标，并对企业整个大数据体系进行关键元素分析，让企业能更清晰地知道自身当前大数据建设及应用水平所处的发展位置及改进方法，从而保证大数据战略与企业战略的良好匹配，特别是为后疫情时代企业的大数据建设和应用水平的快速科学提升提供了规范的理论和实证解释。
以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.
近年来电梯使用数量迅猛增加，而承担电梯设备检验任务的检验机构人员由于体制等多因素的限制却没有对应的增加，这就造成了设备数量庞大和人员相对不足之间的矛盾。这个矛盾在全国绝大多数检验机构都存在，再加上电梯设备检验需婴相对较高的技术背景，新进来的1作人员需要几年的培训才能从事相关工作，使得这个矛盾越发突出。这就使检验人员难以负荷如此大的检验工作量，而又必须完成检验任务，造成检验人员很难履行职责，为安全埋下了隐患，在电梯的使用过程中，日发生 故障或事故，救援需要化费较长的时间，连级响应上报，延缓了 救援速度。
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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。
，提供IT运维服务中的信息安全管理一直是重点问题之一。企业和IT服务供应商将一起参照IS0/IEC27001标准内容不断完善对IT运维服务的安全管理，确保能为企业和组织的信息安全管理提供可靠保障。
采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台，搭建感知设备接入管理平台，实现对感知层的设备的接入和管理，实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体，提供WEB图形化用户界面，带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。
结合数据流相关的业务流程，加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单，增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标，加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求，新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化，及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构，调整和持续执行数据安全策略和规范。
模块内应配备视频管理和存储设备(提供接口供远程访问，可查看实时视频、历史录像)，例如DVR设备，实现本地录像功能。
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