数据库是IT行业的底层架构，然而GaussDB是华为生态的基础架构。 以下全部来自华为公开资料（GaussDB），只描述客观事实规律，百页PPT原稿联系对口。
SaaS 产品的收入具有了经常性、可预测的特点。 这使得，企业可以根据现金流进行规划，甚至通过融资，提前获取未来收入，来进行产品的增长和扩张。 同时，对于订阅者而言，无需购买硬件和中间件（前期成本），以及投入实施、维护、更新和管理的费用（后期持续投入成本），只需要连接网络即可使用，致使决策和投入成本都得到了大幅降低。 同时，后期也可根据业务的发展，升级套餐或增加数量（例如，使用的坐席人数），这些优势都致使 SaaS 软件更容易拥有大量客户，形成规模。
实现远程监测，全面、直观地展示电站关键设备的运行情况，辅助生产管理工作；实现各电站运行管理、设备资产管理以及生产运营分析,远程实时把握电站的生产运营情况，为电站的建设、运维等经营、生产活动提供决策依据，全面提升电站运营水平；实现以电站生产运行指标体系为标准，对电站运行数据进行多层次、多维度综合对比分析，评估电站生产运行情况，提供全面的生产运行报表，为电站管理决策提供有力的数据支持。
5G赋能工业，工业软件MES是5G工业的灵魂，而机器视觉则是5G工业的眼，是实现工业智能化、数据化关键。 2、未来趋势：在5G工业的大背景下，深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉； 3、3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域，拉高行业的整体天花板。相较于 2D 视觉，3D 视觉可以更好地进行多传感器融合，检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息，应用领域远多于 2D 视觉。
5G即第五代移动通信技术，相比于3G/4G具有大宽带、高速率、广连接等特性。5G的商用将开启万物互联的时代，加速推进Al、物联网等产业的发展，数字产业对通讯基础设施的依赖将使得5G新基建将成为疫情之后提振经济的重要驱动。
在全球智能制造大趋势下，中国积极发展工业软件，取得了良好的发展势头，市场规模维持较高速的增长，近五年年均复合增长率超16%。 纵观全球，工业软件巨头均诞生于工业制造强国，我国作为全球唯一完整工业体系的国家，具备诞生全球工业软件巨头的基础。
5G 是新一代移动通信系统，5G 与工业融合之后，逐步成为支撑 工业生产的基础设施。5G 与工业生产中既有研发设计系统、生产控 制系统及服务管理系统等相结合，可以全面推动 5G 垂直行业的研发 设计、生产制造、管理服务等生产流程的深刻变革，实现制造业向智 能化、服务化、高端化转型
数字化转型是我国经济社会未来发展的必由之路。习近平总书记指出， 世界经济数字化转型是大势所趋。当前，世界正处于百年未有之大变局， 数字经济已成为全球经济发展的热点，美、英、欧盟等纷纷提出数字经 济战略。
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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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