本报告旨在通过厘清工业互联网企业投融资的表现，为产业界提供了解我国工业互联网创新发展的全新视角。在确定工业互联网企业范围时，沿用了 2019 年报告中的分类方法，即能够提供工业智能设备、工业自动化与边缘计算、网络和标识、平台、工业软件及 APP 产品、工业互联网安全和相关服务的企业。
信息决策是经济领域中的一个重大课题,计算机技术的引入及信息技术的广泛应用,为信息决策的发展提供了新的手段,一方面计算机数据处理技术的发展和推广应用。
德勤咨询有限责任公司的供应链和制造运营实践有助于各公司洞察和把握工业4.0技术中隐藏的契机，从而借机实现自身的业务目标。凭借对增材制造、物联网等深刻的分析和见解，我们能够帮助各组织根据日益发展的先进制造实践重新评估他们的人员、流程和技术。
基于对药企（包括跨国药企和本土药企）以及药企数字化厂商的调研，爱分析认为，药企数字化未来将呈现以下发展趋势： 第一，技术赋能，创新药物研发模式。 第二，智能制造，保障药品质量稳定。 第三，合规背景下，实现多渠道营销。
公司成立之初，专注于治疗与康复领域的研发和产业化，打造出了以光子治疗仪为代表的产品，目前已形成了 8 大系列，50 余个型号的治疗与康复产品线。除了康复业务外，公司灵活发展，于 2011年起将业务延伸至机会丰富的体外诊断领域，先后建成了免疫比浊、液相色谱层析、免疫荧光和电化学发光免疫等分析平台；2013 年上市了国内首家全自动特定蛋白分析仪，得到广泛认可；并于2018 年上市自主研发的电化学平台相关产品，打破了国外巨头的垄断，填补了国内的空白，随着公司产品以及渠道的不断拓展，公司产品已经进入快速放量阶段。
智慧城市可理解为:基于统一的时空基准，将传感器装备到城市生活的各种物体上，通过超级计算机和云计算实现物联网整合 智慧城市是数字城市与物联网相结合的产物，包含智慧传感网、智慧控制网和智慧安全网.
工业机器人产量同比增速扩大，需求拐点已经来临。受到中美贸易摩擦以及宏观经 济下行影响，我国工业机器人需求从 2018 年开始出现明显放缓，2018 年 9 月至 2019 年 9 月，我国工业机器人产量都处于同比下滑的状态。2019 年 10 月工业机器人产量同比增 长 1.7%，结束了连续 13 个月的同比下滑。2019 年 11 月我国工业机器人产量为16080 台， 同比增长 4.30%，环比增长 11.91%，机器人需求拐点已经来临。我们认为2020年汽车行业对工业机器人的需求保持相对平稳，但是在5G在带动下， 电子行业对于机器人的需求量有望明显增加。此外，随着食品、仓储、光伏等行业对于 自动化率需求的不断提升，这些行业对于机器人的需求也在逐步增加。综合来看，2020 年工业机器人需求有望迎来复苏。
1. 5G时代开启，射频前端需求快速增长 2. 射频前端市场美、日主导，滤波器地位突出 3. 射频前端呈模组化集成趋势，分立器件空间仍广阔 4. 依托中国智能终端集群优势，射频前端国产化空间广
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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。
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，
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者，时间周期上会到秒级，这样导致数据量非常大，比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。
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