工业和信息化部近日印发《石化行业智能制造标准体系建设指南（2022版）》，提出到2025年，建立较为完善的石化行业智能制造标准体系，累计制修订30项以上石化行业重点标准，基本覆盖基础共性、石化关键数据及模型技术、石化关键应用技术等标准；对于原油加工等石化细分行业，优先制定新一代信息技术在生产、管理、服务等特有场景应用的标准，推动智能制造标准在石化行业的广泛应用。
Gartner 2023年战略技术趋势围绕优化、扩展和开拓这三大主题，这些技术能够帮助企业机构优化韧性、运营或可信度、扩展垂直解决方案和产品交付并利用新的互动形式、更加快速的响应或机会进行开拓。”
如果某行业中亏损公司占比很高，就说明该行业的发展遇到了困难。如果行业中很大比例的公司难以盈利，就可以认为这个行业非常“内卷”。而且，亏损公司的占比越大，行业就越卷。
9月19日，国家工信部发布的《专精特新中小企业发展报告（2022年）》显示，第四批专精特新“小巨人”企业认定通过4328家，数量接近前三批认定通过家数之和。至此，国家级专精特新“小巨人”企业认定数量累计已达8997家。
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目前，各军工企业已经建立了多种业务应用系统，涉及的数据类型繁多，积累了大量业务数据。但由于数据标准化体系不健全、基础数据质量不佳，导致各系统之间的交互成本高、数据采集难、精益管控难、横向协同弱，从而出现无法发挥基于数据协同的数字化管理效能等问题。基于数字化的装备制造，即要实现“设计-采购-生 产-试验-交付-售后”一体化管理，首先要解决的就是如何确保关键基础信息在跨单位、跨网络、跨系统的情况下唯一识别并贯穿始终。
1、美国通用航空企业数量 从国家上看，美国依然是全球拥有航空公司最多的国家，现在有73家活动的航空公司。 2、美国通用飞机拥有者构成 个人使用通用航空飞机(31.7%)是单一应用类型最多的，但综合的非个人使用通用航空飞机占全部通用航空飞行活动的大多数(54.3%)。 3、美国通用航空作业比例分析 在美国，通用航空培训业务占比并不高，它只是一种辅助业务，即大公司对小公司的一种技术输出。私人飞行才是通用航空运营的主流。在美国和其他发达市场，这一占比都超过60%。
数控机床是数字控制机床，是一种装有程序控制系统的自动化机床。该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，用代码化的数字表示，通过信息载体输入数控装置。经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。数控产业的上游为各类基础零部件等，中游是数控机床的制造，下游主要是数控机床的应用。
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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