有一种说法，不要在不具备网络化数字化基础时搞智能化。讨论这个话题的标题有点“吐槽”，并不是太好。可要说清楚这些“化”是困难的，原因在于讨论需要同样的语境。关于网络化、数字化、智能化以及很多概念都有一些不同的定义。我无须去考证这些定义，只在自己的语境里自说自话。见仁见智。
人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代,面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求，如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。
智能制造模式则是未来制造行业的主体发展方向。研究人员通过对生产制造全过程、制造链工作模式以及生产指导原材料质量和种类的控制进行了深入的研究和分析，总结了在传统的生产制造行业中管理失调和效率低下的主要影响因素，为我国智能制造的发展奠定了良好基础
德国工业4.0的着眼点、关键点是什么？工业4.0要解决的重点问题是什么？它突破方向最有可能在哪里？目前来看，它已经解决了哪些问题？一段时间以来，德国工业4.0与智能制造在全国制造业界引起巨大反响。据闻，在相当一些德国企业尚未清楚工业4.0的情形下，国内舆论宣传与国外相比，甚至更加普遍，声音更加响亮。那么到底什么是工业4.0？它将带给现代中国装备制造业界什么样的影响？在这样的情形下，当前的中国业界如何看待这些问题？应该做些什么？
远程办公应用的爆发式增长，在推动复工复产的同时，也带来了一系列安全问题。 Zoom安全事件。随着用户数量的激增，Zoom视频会议应用的安全漏洞被不断曝出，包括私自分享用户数据、会议信息ID可被收集导致信息泄露、虚假宣传的加密功能等严重安全风险，导致企业纷纷禁用Zoom。 微盟删库事件。2月24日，微盟SaaS业务服务突然宕机，线上生产环境被破坏，大面积服务集群无法响应，上百万注册商户业务无法开展，核心业务停止近五天，三天内市值蒸发超过30亿。
2020 年 9 月 22 日 我国向世界郑重宣布 中国将提高国家自主贡献力度 采取更加有力的政策和措施二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值 努力争取 2060 年前实现碳 中和 。能源 活动产生的碳排放占我国二氧化碳排放总量的比重超过 90 占温室气体排放总量的 70 左右 。中国从碳达峰到碳中和只有 30 年的时间 远低于发达国家的 60 70 年时间 能源转型和碳减排承受较大压力 。在 2060 年实现碳中和目标对于能源行业清洁低碳转型既是挑战也是机遇 需要能源供给侧和消费侧协调一致 通过大幅提升能源利用效率和大力发展非化石能源并举 以更低的能源消耗支撑我国经济社会发展目标的实现和居民生活水平的断提高 进而加快实现由高碳向低碳 再由低碳 向碳中和的 转变 。预计碳达峰和碳中和目标会分解至省内各级行政区域及行业 逐步落实到企业 将对企业生产经营和可持续发展提出新要求 。
成功的商业模式具有三个特征： 1.提供独特价值。新思想；产品和服务独特性的组合；使得客户能用更低的价格获得同样的利益，或用同样的价格获得更多的利益。 2.难以模仿。企业通过与众不同，来提高行业的进入门槛，从而保证利润来源不受侵犯。 3.企业要做到量入为出、收支平衡。
在过去一年中，人工智能的新算法不断涌现，深度学习仍是这一时期发展主线，尝试解决更为复杂的应用任务。人工智能的产业格局与生态体系更为明晰，开源开发框架格局逐步确立，以科技巨头引领的生态系统垂直整合速度不断加快；同时，产业发展重心开始转变，企业比拼重点从单项技术的“理论”准确率转向应用场景白热化的“跑马圈地”。
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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”。
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，并结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标，为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;
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