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红杉中国:企业数字化年度指南(2022)

在降本、增收、提效的多重目标面前,越来越多的企业选择将数字化融入价值观,开展数字化实践,全行业已经进入数字化全面发展的新时期。数字化转型不但帮助企业解决实际运营中的难点痛点,而且结合企业实际业务形成新产品、新业态、新模式,助力企业多元化经营、跨界经营,增强企业核心竞争力。

  • 2023-02-02
  • 阅读435
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中国企业数字化转型(满分)

企业数字化建设的核心工作是持续提升数据治理水平充分发掘数据价值,进而提升运营效率,促进商业模式转型升级。数据治理水平反映了企业数据采集、加工处理的能力,数据智能的应用则反映了数字化建设的水平,数据智能帮助企业更实时、更智能地探查出海量数据中隐藏的问题、归因分析,匹配相应的运营策略和规则,实现运营决策的自动化、智能化。

  • 2023-02-02
  • 阅读257

31省市数字化转型规划(2023)

国际数据公司IDC预测,全球对数字转型的投资将以每年17.1%的复合速度增长,2023年,这类投资预计将达到惊人的2.3万亿美元。这意味着数字化转型的时代已经到来。 随着防疫政策的调整和优化,2023年成为经济全面复苏和发展的重要一年。连日来,上海、福建、云南等多个省市相继出台2023年政府工作报告,其中,数字化转型作为当前中国经济发展的“主旋律”,成为2023年各地方政府工作的重要部署内容。 那么,为了抢抓2023年数字化转型发展机遇,各省市明确了哪些新目标呢?

  • 2023-02-02
  • 阅读276

算力互联网技术白皮书

超级计算机是聚焦科学计算、追求绝对计算速度的最典型代表。根据2020年全球超算TOP500榜单统计,我国入围超算数量为226台,已成为世界上超算数量最多的国家。然而,超级计算发展面临诸多技术瓶颈,包括能效指标约束、登纳德缩放比例定律和摩尔定律失效、超算体系结构变化缓慢、超导计算机和量子计算机等颠覆性技术发展缓曼、存算一体等新原理器件缺少突破等。因此,自2013年起,超算TOP500性能上升速率明显变缓,从每10年提高1000倍降为约100倍,依靠硬件堆餐单个超算中心计算能力面临技术瓶颈限制,难以满足超大复杂任务的计算需求。

  • 2023-02-02
  • 阅读314

量子信息技术发展与应用研究报告(2022年)

以量子计算、量子通信和量子测量为代表的量子信息技术,是量子科技重要组成部分,有望成为未来重大技术范式变革和颠覆式创新应用的新源泉。发展量子信息技术,推动科研成果应用和产业生态构建,已成为全球在前沿科技领域政策布局与投资支持推动的热点,也是各国构建未来产业竞争力,维护国家技术主权的重要方向之一。2022年度诺贝尔物理学奖,授予AlainAspect、JohnEClauser 和AntonZeilinger,表彰他们使用纠缠量子态进行开创性实验,为基于量子信息的新技术开发奠定基础,进一步提高全球关注热度。

  • 2023-02-02
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31省市数字经济成绩单

党的十八大以来,我国深入实施网络强国战略、大数据战略、数字经济发展战略,印发“十四五”数字经济发展规划”,有关部门认真落实各项部署,加快推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济蓬勃发展。随着2023年开春,31个省区市政府相继发布对应的年度政府工作报告以及经济运行“成绩单”。从各地政府工作报告和经济运行情况来看,数字经济发展引擎地位巩固,各具特色的数字化应用加速落地,彰显出逆势而上的发展韧性,已成为各地扩大投资、提振消费的重要力量。

  • 2023-02-02
  • 阅读362

工业生产标准数字化转型探索

标准在国民经济和社会发展中担任重要的角色。在宏观层面,标准对社会经济发展全局起到重要作用,是国家基础性制度的重要组成部分,是可持续发展的重要保障。同样,当前“得标准者得天下”,标准影响市场的控制权。因而,通过标准与技术的融合,实现技术标准化、标准垄断化,可以最大限度地获取市场份额。在微观层面,标准作为重要技术创新成果的汇集,其事关企业的生存和发展,是企业组织生产和经营的依据,高标准将助力企业高质量发展。

  • 2023-02-02
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三问工业APP:企业需要什么样的工业APP?什么样的工业APP才好用?什么样的企业能研发出好用的工业APP?

工业APP是数字经济发展的关键要素,是工业互联网、大数据、人工智能深化应用的关键。工业APP的本质是模型和数据,软件只是它的外衣。大力发展工业APP,有利于发挥软件赋能、赋值、赋智作用,对繁荣工业互联网平台应用生态、促进工业提质增效和转型升级具有重要意义。

  • 2023-02-01
  • 阅读257
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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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