本文所称地方规划设计机构，是指地级市级别的、以本地服务为主的设计机构。目前规划设计机构存在多元化特征，有外企、民企、国企及事业单位，地方规划设计机构多是具有企业和政府双重背景的经营性事业单位，兼顾企业属性和公益属性。随着市场化进程的加快，这类单位在运营上基本实现了以市场化运作为主导兼具政府指令性服务的模式。
用途管制是1998年《中华人民共和国土地管理法》（以下简称《土地管理法》）提出的概念。在《土地管理法》中，用途管制仅限于农用地、建设用地和未利用地三大类，“我国现行土地用途管制，其本质是对农用地开发权的限制”。但是，在国土空间规划的背景下，用途管制内容大大拓展了，延伸到生态文明的背景下，包括城乡空间、“山水林田湖草”等空间的全域管控。用途管制的引入，则是土地自由使用的终结。在国土空间规划背景下，用途管制从静态的角度可以定义为，通过国家强制力，依据发展目标划定土地用途类型，规范土地使用者使用土地的权利和义务。从动态的角度则定义为，用途管制是将未来的发展目标，或者是将未来导向的规划转化为现实的行动。用途管制干预了权利，必然影响到发展利益，公平公正分配发展利益是用途管制的重要职能。
制度刚性是传导各级各类国土空间用途管制的基础，规模刚性和空间刚性是实施国土空间用途管制的抓手，三者共同形成支撑国土空间用途管制的主体框架。结构弹性和功能弹性是调节国土空间用途管制强度的阀门，治理弹性则是保障国土空间用途管制真正落地的关键，三者嵌入到刚性主体框架之上，形成类似“钻石模型”的国土空间用途管制六边形，如图1所示，可从两个视角进行基本逻辑关系诠释。一是刚性三角形与弹性三角形之间的相互影响和多向作用，体现国土空间用途管制的要素特征；二是将制度和治理作为人为管理层次的外层因素，结构、功能、规模和空间作为国土空间固有的内在属性，反映国土空间用途管制的主次特征，进而可有效识别刚性与弹性的基本互动逻辑。
分析海洋资源监管，必须认清海洋资源的概念。学术界对海洋资源的定义众说纷纭，伍光和等人将其定义为与海水本身有直接关系的物质和能量；陈万灵等人认为海洋资源是指海洋空间中所存在的、在海洋自然力作用下形成并分布在海洋区域内的可供人类开发利用的自然资源；戚道孟则认为海洋资源是指在一定的经济技术条件下，海洋中的一切对人类有价值的物质和能量。但是，我国相关法律并未界定海洋资源的概念，只是在《中华人民共和国海域使用管理法》（ 以下简称《海域使用管理法》） 中规定“海域属于国家所有”。因此，需要纳入海洋资源监管范畴的海洋资源，应该具备分布于海洋、有法律依据、有明确产权、有可利用价值等基本条件。由此，可以做这样的概念界定：海洋资源是法定的、以海洋为载体的、可明确产权的天然生成物。
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随着新一轮科技革命的快速发展，信息技术与实体经济深度融合的数字经济成为世界经济发展趋势。在此背景下，大数据、区块链、云计算、人工智能等数字科技不断向金融领域渗透，与数字经济高度契合的数字金融应运而生，涵盖了传统金融的数字化、移动化以及互联网金融等领域，并逐步成为带动我国经济社会高质量发展、提升国家竞争力的新引擎。
随着世界数字经济的蓬勃发展，对于数字经济的研究也愈来愈丰富。梳理当前数字经济研究的前沿成果，可以为相关研究和发展实践提供参考。本文概述了近些年来国际上对数字经济研究的主要方向和主要内容，从数字经济的定义和测量、数字经济与经济发展的关系、数字经济的发展环境、区域数字经济发展、关于数字经济的其他研究等五个方面综述了国内外文献的前沿研究成果，并对主要观点进行了分析和评价。数字经济现象丰富、发展迅速，未来研究需要对其丰富内涵和发展趋势进行深入探索。
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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