当前，以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球，物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在，物理世界因为数字世界变得高效有序，数字孪生技术应运而生，从制造业逐步 延伸拓展至城市空间，深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起，因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，建设新型智慧城市的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式，也是一个吸引高端智力资源共同参与，从局部应用到全局优化，持续迭代更新的城市级创新平台。
在新基建，数字经济的政策推动下，行业数字化转型建设如火如荼，本文提出了一种业务为主线的数字化转型建设的基本模型：数据应用业务链，并以数据应用业务链的业务的数据，数据的业务，业务的业务的三个环节探讨了数字化转型建设的能力构建及其基本过程并划分了可合作的能力属性，为数字化转型建设指明道路。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
一些组织使用严重依赖大量历史数据的传统分析技术，新冠疫情袭来时，这些组织意识到了一件重要的事情：许多这些数据模型不再适用。实际上，新冠疫情改变了一切，导致许多数据毫无用处。 反过来，高瞻远瞩的数据团队和分析团队顺势而变：之前采用依赖“大”数据的传统AI技术，现在改而采用一类需要较少量但更多样化的“小”数据的分析技术。
首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层：数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层，还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层： 接入层，包括了Canal/Sqoop（主要解决数据库数据接入问题）、还有大量的数据采用Flume解决方案； 存储层，典型的系统HDFS（文件存储）、HBase（KV存储）、Kafka（消息缓存）； 再往上就是调度层，这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术； 再往上是计算层，包含了典型的所有计算模型的计算引擎，包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能： 元信息管理，还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理，之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务，比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面，需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。
什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
大数据时代，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，越来越多企业利用主数据管理手段对核心数据进行分析，从而获得最大限度的价值。近日，大华南IT高管共赢圈邀请了北京三维天地科技有限公司数据标准化资深专家曹朝辉先生作微课分享，与大华南平台CIO分享企业主数据管理体系与方法以及主数据规划与应用案例。
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始，企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。
没有账户，需要注册
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。
数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
2024年11月，自然资源部正式发文，明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地，优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地，为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。
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