在科技企业之外，为何人工智能应用如此之难？

对于多数有兴趣使用人工智能（AI）的企业来说，不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。因此，制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法：使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小，定制系统成本高昂，而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

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数字化转型关键期，困扰99%中小企业的难题该如何解决？

关于中小企业，在中国有个“6789”的说法——即对我国GDP贡献率高达60%以上，吸纳了70%以上的农村转移劳动力，提供了80%的城镇就业岗位，90%的新增就业。但它们的艰难处境，却与其重要性形成了鲜明对比。疫情期间，中小微企业不仅订单和营收减少，而且普遍融资困难，彼时国内消费又未恢复，经营压力陡增。

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面向未来的数字化转型：伊利用数字化思维引领健康食品行业

“数字化”对于许多人来说似乎颇为高深，但在伊利牧场饲养员老孙眼里，数字化是很接地气的事情，因为可以告诉他哪些奶牛最近食欲欠佳，哪些奶牛最近产奶量出现异常。老孙所使用的数字化系统，可以连接到牛耳上的耳标识别系统，从而读出牛的健康档案，就可以做到个性化的检测和精准饲养，从源头保证产品品质，这就是“数字伊利”在做的事：把数字技术应用在养殖、运输、生产、流通、消费等各个环节。

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华为：企业数字化转型如何做好数据治理？

数据治理，这个词是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要，它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时，都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。可是，到底怎么才能做到这些呢？各部门之间数据语言不通，形成“数据孤岛”，怎么才能打通它们？有了足够多的数据，又该如何“治理”？怎么把控数据的质量？怎么让数据能被用起来？这些问题困扰着很多企业，华为之前也都遇到过。下面我们一起来看看，华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。

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腾讯数字化转型思考：“以人为中心”是国企数字化转型的底层逻辑

2020年是国企数字化转型冲关之年在这样一个复杂环境下，我们给出的判断是，国企数字化转型正迅速进入“爬坡阶段”。“爬坡”是制造行业的一个术语，是产品在量产前夕的一个关键阶段。该阶段，人、设备、系统、物料、产线需要经过快速磨合、经过一段学习曲线，才能达到一个最佳的状态，才能以最优的方式将产品规模化生产出来。对国企转型来讲，则意味着，组织、战略、人、技术、流程、业务等要素必须发生同频共振，就像一台精密设备的零件一样，只有相互紧紧咬合在一起，才能达到系统性的最优。否则，仅是停留在价值链单一节点上的尝试，不但无关痛痒，甚至从某种程度上讲，局部转型会伤害到整体利益。

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钢企应从美的集团数字化转型中学什么？

家电是与钢铁行业紧密关联的终端应用领域，家电行业的竞争更激烈、数字化水平更高。在一片“红海”的家电竞争领域，美的集团于2012年开始实施数字化战略转型，历经10年、投入120亿元，营收从2012年的1341亿元增加到2857亿元，增长2.8倍；净利润从67亿元增加到275亿元，增长4.5倍，净利润增长速度远超规模增长速度；资产总额从926亿元上涨至3604亿元；存货占比从17.6%下降至8.6%，资金周转天数从26天变成2.3天，彰显数字化转型带来的“成效之美”。美的也借此转型为一家数字化、智能化驱动的平台型科技集团，数字驱动的全价值链及柔性化智能制造能力正成为美的新的核心竞争力。

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智慧钢厂风口：仓储物流如何适从?

随着钢铁行业的智能化进程不断推进，科学的仓储管理所带来的经济效益为行业注入了新的活力，其中仓储管理的智能化和信息化对于企业整个生产环节和物流环节的桥梁作用亦是有目共睹。天车作为库区中的主要设备，也是钢铁企业最重要的搬运设备，能直接影响工厂车间的工作效率。

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AI+智慧钢厂信息化建设

钢铁行业与其他离散型装备制造行业不同，属于流程型制造行业，生产管理，从原料采购、焦化烧结、炼铁、炼钢、轧钢、到生出成品，每一步都需要经过工序，生产过程中涉及高空起重作业、电焊气割作业、煤气、乙炔、焦油、盐酸、钝化剂、放射源等众多有毒有害、易燃易爆危险品。

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