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企业如何进行数字化战略转型

企业推进数字化转型的过程中,业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果,建立多维度的企业数字化成熟度评估体系,用于判断企业所处的数字化阶段,找出推进不利的可能原因,以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力,以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估(见图1)。其中引领性指标是第一点“数字化战略”,业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”,其余四个维度(3~6)是支撑性要素,每个维度又可以细分为若干子维度。

  • 2021-04-08
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未来将至5G农业白皮书2021

5G通用技术具有加速社会经济发展的能力。历史经验告诉我们,每一项前沿技术的普及都将给社会发展和市场经济带来新的动能,技术驱动的变革不断将人类推入新的时代。蒸汽机、电力、大型机械、计算机、互联网、智能终端等改变了人类社会的生产结构、生产方式和生活方式。作为一项重要的通用技术,5G技术也将拥有和以上技术比肩的能力,将我们带入万物互联、信息交互的时代,加速社会经济的发展。

  • 2021-04-07
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2021年技术趋势

我们预计,对于大多数人,未来会与2020年1月的局势大不一样。疫情以一种出人意料的方式推动我们施行重要的变革举措。越来越多跨行业的组织在加速自己的数字化转型,不仅是为了让各自的组织运营更灵活、敏捷、高效,也为了响应急剧变化的需求和客户预期。曾几何时,许多供应链领导者都信心满满地认为自己有能力在动荡中维持运营,但事实却如沃伦·巴菲特所说的:只有潮水褪去时,我们才知道谁在裸泳。同样,高管们关于未来工作的计划讨论也只能是“关于未来”。这次疫情迫使有条不紊的“未来”计划从几年缩短为几周。

  • 2021-04-07
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2020先进制造业集群白皮书

本书重点对国家先进制造业集群政策进行了梳理,对 2020 年入选工业和信息化部先进制造业集群初赛的 20 家先进制造业集群进行了分析研究。希望该研究成果能够为关注先进制造业集群发展的人士提供参考。不足之处,敬请批评指正。

  • 2021-04-07
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德勤5G赋能智慧电力推动电力商业模式创新

5G 网络技术的峰值速率、区域速率、边缘速率,都比 4G 大幅提高。5G 峰值速率最高可达 20Gbps,满足高清视频、虚拟现实等数据的大量传输。5G 的通信时延比 4G 少一个数量级,空中 接口的时延在 1ms 左右,因此为电力差动保护、精准切负荷等超低时延业务应用创造了条件。5G 网络容量更大,每平方公里能够连接 100 万个终端,包括智能家电和各种智能终端,能够满足电 力物联网的海量智能终端的接入需求。5G 技术通过通信原理的优化,会降级传感器或节点的能 耗,不需要对通信设备进行更换电池或者充电,给万物互联提供了很好的技术条件。

  • 2021-04-07
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阿里BCG中国互联网经济白皮书

世界始终高度关注具有独特基因与发展活力的中国互联网,并对于新阶段的发展格局充满好奇:在互联网迈向新阶段‘b端g端的发展格局凸显出哪些中国特色?展望未来,中国互联网图景将是如何?中国特色的格局背后又是怎样的动力、演进机制?这对于企业、政府各方面而言又意味着什么?

  • 2021-04-06
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工业互联网与数字孪生技术

当下,互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展,对推动制造业数字化、网络化、智能化进程起到关键作用,尤其是信息技术对于数据的强大计算和分析能力为制造业发展开辟崭新的发展空间,IT和OT的融合越来越受到制造企业的重视。伴随新一代信息技术与制造业深度融合发展,工业互联网成为制造业从“显”到“隐”的抓手

  • 2021-04-06
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AII工业互联网时间敏感网络TSN产业白皮书

工业网络基于工业控制系统发展而来,20世纪90年代兴起现场总线技术,通过标准化的通信接口解决了工业控制系统内部执行器、传感器以及变送器等设备的互联问题,实现了各类工业数据信号的共总线传输。

  • 2021-04-01
  • 阅读465
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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