近年来，我国从数字经济发展、数据要素基础、企业数据资源入表等角度持续完善数据相关政策，旨在鼓励企业及数据行业厂商深 挖数据资源，以数据为生产要素，推动企业高质量发展。去年起，各省市地方也围绕数据要素的利用分别针对性拟定发展方案，提 出未来数年发展目标，围绕自身优势禀赋规划适应自身的数字路径。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
●深度学习模型越来越复杂.不断增长的计算量: 20 GFLOPS+；不断增加的连接: DenseNet ●对计算和存储带来挑战：ResNet152: 230M,GPU（M40）: 100 qps, ARM（A53）: 7.3S ●高效计算成为核心竞争力-深度学习模型压缩与加速
西格专注于工业大数据智能分析，为 制造型企业定制精密加工数字化工厂 智能分析整体解决方案，帮助企业从 信息化管理时代跨入到智能化管理时 代，降低制造成本，提高产品质量， 最终获得持续的市场竞争力。
工业机器人的诞生最早可溯源至 20 世纪 50 年代末，由美国发明家制造而成，随后逐渐在 全球范围流行并不断发展。伴随着经济全球化的模式改变，制造业的格局也在发生着翻天覆地 的变化，同时，由于人口结构的变化和劳动力成本的不断提高，大量的劳动密集型产业也在不 断的转型与升级。工业机器人由于其具有更高的工作效率、极强的稳定性和良好的重复精度， 可以在较为复杂恶劣的情况下进行作业，由此便在众多劳动密集型行业发挥着非常重要的作用
在人口红利减弱，产业升级和效率提升的背景下，智能制造大势所趋。“围绕 推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服 务业融合发展，加快建设制造强国”已被明确写入政府工作报告，产业升级迫在眉 睫，智能制造大势所趋。目前阶段，行业发展逻辑相对清晰，我们认为制造业产业 升级如此迫切主要有以下原因和趋势
党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出：深化安全生产管理体制改革，建立隐患排查治理体系和安全预防控制体系，遏制重特大安全事故。
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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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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