碳监测 以“大数据+云计算+移动互联”技术为支撑，升级能源e+智能运维平台。为客户提供智能代运维服务后，通过增加传感器获得客户实时碳排放数据及其他有助于碳核查的信息，建立碳排放监测分析模型， 对企业碳排放和清洁能源减排进行在线智能分析，提供实时碳超额告警，助力客户碳履约，并为后续的碳咨询、碳交易、减碳实体项目开发，提供基础支持。
碳排放核算业务技术咨询服务，通过构建园区碳排核算模型、能碳关系模型、碳排预测模型等，为园区低碳管理、低碳信息、低碳服务提供基础。 开展碳核查及碳中和认证服务，以园区日常运营和维护情况为对象，深入挖掘并对碳资产进行评估和核证，赋予碳资产经济附加值， 结合碳资产交易市场，探索适用于园区的CCER碳资产开发和管理策略。通过对园区开展现场实地核查，对园区内所有碳排、碳汇源的活动水平及排放或消纳情况进行统计核算
3、碳交易 （1）开展碳交易经纪业务和代理业务 公司需申请国家认可的碳交易所会员资质和国际排放贸易协会（IETA）会员资质，积极开展碳排放交易代理。获取资质前，可开展碳交易经纪业务，依托平台用能及碳排数据，结合控排企业配额盈缺情况，匹配碳资产交易双方的买卖需求，提供碳交易经纪服务。获取资质后，开展碳排放交易代理业务， 公司根据客户提出的条件，寻找符合条件的碳资产买方或卖方，通过场内交易或场外协商的方式完成碳交易撮合及资产转让，从中赚取佣金。
碳监测 以“大数据+云计算+移动互联”技术为支撑，升级能源智能运维平台。为客户提供智能代运维服务后，通过增加传感器获得客户实时碳排放数据及其他有助于碳核查的信息，建立碳排放监测分析模型， 对企业碳排放和清洁能源减排进行在线智能分析，提供实时碳超额告警，助力客户碳履约，并为后续的碳咨询、碳交易、减碳实体项目开发，提供基础支持。
面向企业架构师，介绍商业模式的基本概念，以及如何在企业架构的工作当中应用商业模式。商业模式是一个组织如何创建、交付和捕获价值的基本原理
面向企业架构师，讲解价值流的定义，价值流的描述分解和映射，创造价值流的方法，替代价值分析技术的比较，价值流与其他业务概念的关系，价值分析方法
工业4.0时代的工业自动化，将在原有自动化技术和架构下，实现集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，让设备从传感器到因特网的通讯能够无缝对接，从而建立一个高度灵活的、个性化和数字化、融合了产品与服务的生产模式。在这种模式下，生产自动化技术可通过自我诊断、自我调整和各种功能软件让设备更加智能，更好地辅助工人完成生产。
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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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