人工智能技术在快速发展，但人工智能应用于各行业都需要一个过程，基于各行业众多的创新实践，AI应用到商业系统可以分为三个层次。回顾历史，从蒸汽时代到电力时代的转变过程中，一个传统蒸汽作业的工厂同样经历了，先从单一设备气改电的点级方案开始，然后实现围绕一条生产线的应用级改造，最终实现所有设备、所有生产线乃至整个工厂的系统性、全面电气化转型。
在数字化时代，政府/企业云化的速度已经远超预期。如何真正用好云，实现云上的高效、稳定创新，提升价值，是所有政府/企业关心的共同话题。数字化转型不仅仅是“搬迁上云”，为充分发挥云的价值，实现资源弹性获取，享用更多“云服务”的便利，各类应用尝试从传统IT架构向云原生架构转型。数字化转型进入到“深度云化”的阶段，应用既要支撑业务创新，做好用户体验，还要关注安全可信、稳定可靠、资源高效与业务敏捷，这是上云用云后，管好云，是数字化转型成功的关键环节。
半导体产业链条长，研发与创新门槛高，是数据、知识高度密集型产业，同类企业间的竞争十分激烈。通过半导体企业自身的信息化、数字化转型，可以有效联接并整合各个层面的资源，深度挖掘数据价值，为企业降本增效。其中，构建一张可靠、安全、智能的网络是半导体企业数字化转型的坚实基础。当前半导体企业的关键业务对网络提出了诸多要求，网络建设面临着不小的挑战。
云计算作为信息技术发展和服务模式创新的集中体现，已成为企业及产业实施数字化转型的重要基础。云计算核心本质在于IT效率的显著提升，以及IT能力边界的扩展，面向企业客户，理想的云计算平台应该能够实现底层IT资源的随时随地可获得性、弹性伸缩，以及上层应用的丰富性、易用性，专注于上层的业务逻辑，而感知不到底层IT能力的存在，最终实现综合成本、效率的最优。
“科创驱动”在于科创要素的集聚、科创平台的搭建，需要一个过程，是从“量”到“质”的嬗变。东部发达省域正在集聚更多的科创资源、搭建更多的科创平台，加之政策、环境等优势，将形成更加显著的“新质生产力”。
虚拟现实由来已久，钱学森院士称其为“灵境技术”，指采用以计算机技术为核心的现代信息技术生成逼真的视、听、触觉一体化的一定范围的虚拟环境，用户可以借助必要的装备以自然的方式与虚拟环境中的物体进行交互作用、相互影响，从而获得身临其境的感受和体验。
随着数字经济的高速发展，以图数据库、图计算、图学习为代表的图技术迎来了蓬勃发展的黄金时期，新技术在赋能数字经济的同时也带来了应用实践上的全新挑战。作为算力和数据存储的载体，图数据库技术能够实现底层数据的互联互通，充分挖掘数据内在关联，最大化释放数据资产价值，已成为金融业数字化转型的重要基础设施。国家相关部门高度重视，先后出台多项政策，推动图技术在金融行业的应用。
供给侧在过去的疫情三年中有两个显著的变化，一个是供给侧改革带来的产品升级，另一个是低效资产在疫情3年中被重新洗牌。而需求侧价值得到进一步释放，虽然回归到2019年的水平依然需要时间，但消费者的购买和消费习惯已经延续下来，达到了相当高的数字化水平。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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