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从数据资源到数据资产的路有多长?

数字化时代,数据正在以超凡的速度渗透到每一个行业和业务职能领域,成为了与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。“数据即资产”已被企业广泛认可。然而,企业的数据仍然存在着大量沉睡的数据、数据孤岛严重、数据质量堪忧、数据安全隐患等诸多问题,这些问题不解决,数据就只是数据,算不得数据资产。

  • 2021-08-30
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马士基案例:转向端到端数字化物流公司

2017年以后马士基加速战略转型步伐,构建了海运、物流与运输、码头与拖轮、集装箱制造等四大核心业务,四大板块互为补充,协同发展。2020年公司EBITDA达到82亿美元,同比增长21%,自2016年转型以来,连续四年上升。公司缩减资本开支,优化资产负债表,有息债务削减至92亿美元,同比减少21%,净利润升至29亿美元,自由现金流高达46亿美元,投资资本回报率高达9.4%。

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网络货运安全与风险管控探讨之数据安全

8月20日国家网信办等五部门发布《汽车数据安全管理若干规定(试行)》(以下简称《规定》)。《规定》一方面为防范化解汽车数据安全风险,另一方面是为保障汽车数据被依法合理有效地利用。同时《规定》中明确倡导汽车数据处理者在开展汽车数据处理活动中坚持:车内处理、默认不收集、精度范围适用、脱敏处理原则。降低对汽车数据的无序收集和违规滥用。

  • 2021-08-30
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搭建数据管控体系,重构数据治理框架

对于数据治理更多的首先是一个组织和管理问题,其次才是一个技术实现问题。 数据治理本身就是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划,监督和执行)。同时目前很多理论书籍也提出数据资产管理是数据治理的升级版本,只是在传统数据治理基础上增加了数据价值管理和数据共享管理。

  • 2021-08-30
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基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的国际经验及启示

促进大学与企业的合作是各个国家科技创新政策和创新体系建设的重点任务,近年来也出现了加强在基础研究和前沿技术领域加强校企融合协同创新的趋势。本研究借鉴了美国、日本等发达国家在共建研究机构、开展项目合作、人才交流等方面的经验,总结中国目前促进基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的主要做法和面临的问题,并在导向方针、协作机制、创新平台、政策环境等方面提出相关建议。

  • 2021-08-30
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数字化大潮下,企业如何部署产业互联网?

当前,全球化宏观图景日益扑朔迷离,经济环境愈发复杂多变,产业供应链稳定可靠的重要性也随之凸显。产业互联网具备产业生态整合、产业服务优化、产业链数据沉淀,以及产业链资源匹配和决策优化等特点,已成为企业积极探索数字化转型从而提升运营效率、对抗不确定风险的新模式。

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术,路,心:陈天桥的大脑行旅

今年的世界人工智能大会中,中国科学院上海微系统与信息技术研究所陶虎团队的免开颅微创植入式高通量柔性脑机接口技术,一举获得了大会最高奖项——SAIL奖(Super AI Leader,卓越人工智能引领者奖)。但就是这样一项展现出中国脑机接口全球领先性可能的技术,却并没有得到资本与产业界的青睐。原因在于,当投资人听闻这项技术可能10年都无法转换成商用产品之后,也就非常自然地打起了退堂鼓。

  • 2021-08-30
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产品生命周期数字化|PLM的挑战和展望

此前参与了好几次PLM话题的讨论:一家制造企业两年前实施了最顶尖的PLM软件,但是业务部门一直使用不起来;一家全球消费品企业要整合不同业务单元PLM系统,在纠结于PLM系统是直接对接ERP,还是通过MDM系统来连接。

  • 2021-08-30
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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