储能行业在新能源领域中的价值不容忽视，其广泛的应用场景与可再生能源的紧密结合，为解决能源供需矛盾、提高能源利用效率、减少对传统能源的依赖以及实现能源的可持续发展提供了有力支持。尽管储能技术仍面临诸多挑战，但其巨大的潜力和价值在全球新能源领域将持续被发掘，为推动和加速零碳未来发挥积极作用。TüV 莱茵将继续深耕细作，为产品质量保驾护航，助力储能行业健康、有序、蓬勃发展。
人工智能(Artificia| lnte||igence)是指—类广泛的技术,旨在执行或辅助完成以前只能由人 类智能完成的认知任务。目前,大多数人工智能系统都是基于机器学习(Machine Learning) 技 术实现的。机器学习是—系列通过在大规模数据集上训练的技术,使人工智能模型能够“学习” 统计推断,并应用这些模型来预测相关问题的答案。
当前新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构，算力网络成为带动数字经济发展的主引擎。我国积极推进算力网络建设，实施“东数西算”战略，构建全国一体化算力网，算力规模飞速增长，智算发展迅猛。中国联通加快发展新质生产力，创造联网通信新价值、开拓算网数智新蓝海。加快建设“新八纵八横”国家骨干网，在“东数西算”国家枢纽节点间部署超高速互联通道，打造一张高通量、高性能、高智能的算力智联网，实现全域算力的智能调度，提供“通算+智算+超算”的一体化算力服务，将算力送达千行百业、千家万户。
白皮书立足产业新发展、新变化、新需求，聚焦新形势下全球云计算发展重点，梳理我国云计算整体发展特点，首次提出中国云计算发展评价体系，并对云计算助力人工智能发展进行了论述，最后给出发展建议和展望。
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本报告将描绘中国数字化转型的宏观环境及市场驱力，剖析企业数字化转型过程中面临到的核心数据问题，点出数据治理的战略性与重要性，并确立数据治理的范围原则，洞察数据治理的行业规模与供需市场，推出【数据工程】方法论，改变传统方式规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端，实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。并以制造业、能源业等行业场景为数据治理实践样本，呈现相关产业在数据治理的诉求、进程及方法，结合头部公司标杆案例，最后对中国数据治理产业的发展趋势给出分析及建议。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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