前瞻性陈述具有一定的风险和不确定性，可能导致实际业绩或结果与前瞻性陈述中所表达或暗示的内容存在重大差异。主要的风险及不确定因素包括但不限于：标准制定机构的规范发生改变；未来基于 疫情的影响与应对；全球经济状况波动；商业环境和存储生态系统的发展；竞品和价格的影响；商品材料和专业产品部件的市场接受程度和成本；竞争对手的行动；竞争性技术的突然进步；我们基于新科技和向新的数据存储市场扩展的产品研发；与收购、兼并和合资企业有关的风险；生产制造方面的困难或延误；我们涵括市场范围的增长；西部数据向美国证券交易委员会提交的文件和公司近期发布的报告中列出的价格趋势和平均售价波动以及其他风险和不确定性，请您对此给予关注。您不应过分依赖这些前瞻性陈述，它们只针对本演示文档说明日期的现况。
上世纪 90 年代，互联网 + 浪潮开启。短短十几年间，信息传播方式完全被改变，传统纸质媒体几乎完全被互联网数字化媒体取代。美国仅用 14 年就让电商在互联网用户的渗透率达到了 50%。在大洋彼岸的中国，这一数字更是缩短至 9 年。2009年 3G 牌照发放、2010 年 iPhone4 发布、以及随后而来的各种移动端 APP，标志着移动互联网时代到来。2016 年，全球市值最高的 5 家公司首次全部来自科技行业——苹果、谷歌、微软、亚马逊、Facebook，这五家公司均来自于移动互联网网络、终端、应用领域
如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较，不难发现，在数字化的形态下，万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业，媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”：一方面，企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大；另一方面，所有消费个体的行为和选择，也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。“数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。
面向“十四五”，新基建将对中国产生历史性影响。工业互联网是沟通新基建各领域的纽带，能够与其他新基建要素深度融合。工业互联网通过平台、软件、数据、算法将设备（工业机器人、智能机床等）和信息（供应链管理）互联，对提升中国制造业智能化水平和存量资产效率具有深远意义。建议重点布局自主工业软件、智能装备制造两大工业互联网支柱，推荐宝信软件、用友网络、能科股份，建议关注汉得信息、鼎捷软件、东方国信、汇川技术、机器人（新松机器人）、华中数控、赛易信息、柏楚电子。
中欧数字经济和智慧企业研究中心,是中欧国际工商学院于2018年成立的跨学科研究中心，旨在创造和引领智慧企业领域的管理知识和最佳实践,助力数字经济新形势下的企业转型与发展,同时促进最新研究成果和优秀企业实践的共享与推广。本刊将邀请中欧知名教授、行业领袖以及中欧校友共同探索企业数字化转型中的重要课题。
世界处于变局之中，企业当以技术为先，创新为本，开创竞争新格局。经历了2020年的种种挑战，越来越多的企业意识到必须成为技术驱动的企业。后疫情时代，商业世界将加速数字化转型，实现行业再造、体验重塑。要想保持竞争领先地位，企业需要在变局中掌握技术先机。
利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化1。
数字浪潮与数字经济：各个产业的数字化网络化智能化转型，2017年，我国数字经济占GDP 32.8%，其中数字产业化占7.4%，产业数字化占25.4%，2017年，我国数字经济占GDP 32.8%，其中数字产业化占7.4%，产业数字化占25.4%，工业互联网是工业体系和互联网体系融合发展的产物
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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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。
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