绿盟科技、北京航空航天大学、中国移动研究院联合推出《2020企业级区块链安全白皮书》，旨在对企业级区块链的概念、架构、技术、安全等进行一个全面的介绍，使读者对企业级区块链相关的内容有一个较为深入的了解。
移动网络是信息社会的基础设施，需要确保其网络质量稳定高效。2019年，全国4G用户数已达12.8亿户，移动用户手机上网比例高达99.1%， 移动网络已渗透到日常生活的方方面面，人们对网络质量及用户体验的要求越来越高。在国内“提速降费”政策指引下，运营商也普遍重视提升网络质量以吸引用户。然而，运营商传.统的网优测试普遍关注于网络覆盖率、吞吐量等宏观性能指标，在众多实际场景下，这些优越的传统指标并不能代表良好的用户体验。需要从用户日常业务体验出发，开展基于用户体验的移动网络质量评测研究。
把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。
当前，数字中国战略深入实施，浙江省推动数字浙江建设一直走 在全国前列。新型智慧城市作为数字浙江建设的重要内容，在新的时 代背景下被赋予一系列新的发展要求。在基础设施领域，着眼于 5G 大规模商用，要完善大湾区、大花园、大通道、大都市区的信息基础 设施，服务数字长三角建设。在政务服务领域，要以“最多跑一次改 革”为总牵引加快建设数字化服务型政府。在社会民生领域，要将教 育、医疗、交通、文旅、养老等公共资源通过未来社区、智慧小镇、 智慧乡村、智慧家庭的形式实现全民普惠化。
城镇是我国经济与社会发展的重要基础和战略支柱，走新型城镇化道路是实现中华民族伟大复兴的必经之路。随着新型城镇化战略的实施，我国城镇化水平逐年提高，但是也显露出交通拥堵、环境污染、资源紧缺等城市病。从2012年开始，住建部在全国范围内先后组织开展了三批智慧城市（镇）试点建设,旨在通过信息化与城镇化的融合发展，以新理念、新技术、新模式推动新型城镇化建设，这在一定程度上缓解了城市病。但是随着城镇建设的规模不断扩大、内容不断丰富、层次不断提高，原有的信息基础设施、数据流通机制以及传统的工作流程，都无法匹配城镇智慧化发展的新要求，智慧城镇建设亟需寻求新的突破。
数字经济治理是国家治理在数字经济领域的生动实践，是国家治理的重要组成部分。党的十八届三中全会首次提出了国家治理体系和治理能力现代化的重大命题，党的十九届四中全会第一次全面阐释了推进国家治理体系和治理能力代化的总体要求、总体目标和重点任务，为数字经济新形势下推进国家治理现代化作出了重大部署、指明了方向。数字经济的蓬勃发展，给经济社会带来了颠覆性影响。无论是从生产组织形式，还是从生产要素等方面来看，数字经济都是一种与农业经济、工业经济截然不同的经济形态。尤其是数字经济的数据化、智能化、平台化、生态化等特征，深度重塑了经济社会形态，引发了数字经济治理的根本性变革。传统的治理理念、治理工具等，均面临前所未有的挑战，而且这些挑战是全球数字经济治理面临的共同难题。在此背景之下，寻找数字经济治理的准确定位，构建适应全球数字经济发展趋势的治理体系，具有极大的紧迫性与必要性。
数字孪生的本质是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道，以数据的流动实现物理世界的资源优化。数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型，形成物理空间在赛博空间的虚实交互。数字孪生的关键是将模型代码化、标准化，以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则。通过感知、建模、软件等技术，实现物理空间在赛博空间的全面呈现、精准表达和动态监测。未来数字孪生将融合人工智能等技术，实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化。
近年来，以移动互联网技术为代表的新一代信息新技术发展迅猛，智能终端得到了广淀的晋及，信忌化农用连捎八心，1N"出L甚至全球诸多产业发展中的重要地位逐渐显现。据App Annie发布的《2019年移动市场报告》数据显示,2018年全球移动应用下载量1940亿，其中我国的移动应用下载量占比将边＞0%0，定曰刖士球n社下载量最大的国家。
没有账户，需要注册
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)
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。
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。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
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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