面向大型企业的企业互联网服务业务 从ERP 到企业互联网化，涵盖五大企业互联网化焦点应用
近几年，由于技术得以突破，物联网进入高速发展的快车道，终端连接量呈现了井喷式的发展。 广域网络方面，低功耗广域网络（LPWAN）作为新兴的产业 / 技术领域受到了高度的关注，它解决了面向物联网应用的大规模且广覆盖的网络连接问题，弥补了传统蜂窝技术的不足，进一步推动了物联网的应用落地和规模化部署。
为贯彻落实我省“数字政府”建设总体规划，加快推动“数字政府”改革建设，制定本实施方案。 一、建立全省一盘棋工作机制 在省“数字政府”改革建设工作领导小组统筹领导下，省政务服务数据管理局负责提出“数字政府”建设总体框架和要求，各地各部门承担“数字政府”建设主体责任，加强组织协调，建立统一领导、上下贯通、协同推进、执行有力的全省一盘棋工作机制，推动“数字政府”各项改革建设任务落实。
物料提升机安装方案
市政工程明挖污水管道专项施工方案
智能数据采集终端：拥有强大边缘计算能力，既可以连接设备进行实时监控，又可以连接ERP/MES系统，还能够将信息上传至云平台，助力企业轻松实现数据上云，随时随地掌握生产信息，进行设备远程运维与预维护等； 物联网网关：支持WIFI无线和4G通信功能，既能将各种主流工控协议转换为MQTT，又能采集现场设备、PLC等设备信息并上传至PC端和云端，为实时数据采集、上云、云平台数据调用等提供强大的开放式、定制化的平台； 智能电子看板：通过智能电子看板可显示现场数据分析结果，直观反映生产现场情况，实现了从生产端到管理层的生产信息数字化、透明化全流通，有助于管理者及时了解生产进度，合理进行生产调度；
AI、物联网、大数据、区块链技术和产品有机结合,相互赋能,打造综合能力产品，建设好基础平台的同时,充分结合海航优势行业,打造优势云产品。
作为全球最大的电子设备制造商之一，联想以自身“互联网+先进制造”转型为切入点，积极开展联想自身的智能制造，打造了契合自身战略需要，具有自主知识产权，安全可靠的工业互联网平台—iLeapCloud（以下简称“iLeapCloud 平台”或“联想工业互联网平台”）。经过了超过7年的积累和发展，iLeapCloud平台在内外部广泛实践的基础上，发展出如下平台亮点：全域数据联动、弹性系统调优、规模定制协同，并依托芯片增强安全（TCM芯片）的工业核心数据和工艺参数的完备安全管理能力，广泛应用于汽车制造、石油化工、电子设备、机械加工、家电等行业，为客户带来诸多价值。
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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，
LPO，英文全称叫Linear-drive Pluggable Optics,即线性驱动可插拔光模块。>LPO强调“可插拔”，是为了和CPO方案相区分。CPO方案里，光模块是不可以插拔的。光模块(光引擎)被移动到了距离交换芯片更近的位置，直接“绑”在一起了。
Mellanox的LinkX线缆和收发器通常用于将 ToR交换机向下链接到 NVIDIA GPU和CPU服务器中的网卡以及存储设备，和/或向上链接于整个网络基础设施中的交换机到交换机互联应用场景中。
随着园区数字化进程加速，物联化及云化的不断深入，企业IT/OT基础设施变得无处不在，终端非法访问与接入，网络攻击、数据泄露风险如意凸显，企业信息安全面临着新的挑战。华为星河A园区网络安全解决方案，构建一体协同防御体系，强化边界防护与终端访问控制，网络安全联动响应，实现多层次立体化安全防护。
大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。
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