党中央、国务院高度重视发展大数据，提升社会数据资源价值。习近平总书记明确提出“要构建以数据为关键要素的数字经济”“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用”。国务院于2015年发布《促进大数据发展行动纲要》，实施国家大数据战略。党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配，赋予数据新的使命。党中央、国务院近期发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》和《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》进一步明确数据作为新型生产要素的基础性和战略性地位，要求激活数据资源价值。这些战略部署为激发数据要素价值指明了方向、确定了目标、提出了根本遵循。
结合公司各级单位对外部数据的共享应用需求，确定外部数据采购的优先级， 研究制定公司外部数据采购、数据接入、数据存储、数据共享应用等外部数据获取及应用管理机制， 明确各部门在外部数据采购过程中承担的职责界面，确定外部数据管理的具体工作任务和工作目标，形成公司外部数据获取及应用管理机制。
如何科学有效的度量用户体验是企业和用户体验从业者一直在思考和研究的课题。用户满意度作为量化体验度量的方法也一直备受关注。那么用户满意度指标是怎么来的？评估模型该如何搭建？模型好坏又要如何判断？本篇文章聚焦用户满意度模型搭建与检验，分享模型搭建与检验过程中的方法与技巧。
2021年，是“数据”正式纳入生产要素序列后，围绕数据要素经济价值释放一系列议题走向破题的关键年份：深圳南山区在国内率先启动数据生产要素统计核算试点，数据要素如何纳入GDP核算这一全新命题，正在从研究报告走向落地执行；数据领域专门性基础立法迎来从无到有，《数据安全法》《个人信息保护法》先后审议通过，“安全与发展并重”成为数据流通的主基调；从2021年一季度北京国际大数据交易所组建，到11月底上海数据交易所挂牌，区块链、隐私计算、数据资产凭证、合规评估等理念与工具逐步引入交易模式，直面求解困扰已久的数据确权难题；2021年底工信部公布的《“十四五”大数据产业发展规划》则明确，初步建立数据要素价值评估体系，在互联网、金融、通信、能源等数据管理基础好的领域，开展数据要素价值评估试点。
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近年来，我国数字经济快速发展，数字技术全面渗透到社会经济的各个方面，对经济增长起到了明显的促进作用。由于数字技术应用到各个行业，从而产生了大量的政策问题，而对数字经济进行治理的资源碎片化严重。因此，全球不少智库机构提出了建立“数字经济统一监管部门”的建议。从我国现有的数字经济管理体制来看，政府部门在数字经济监管与促进方面过于碎片化，对数字经济的发展带来了一些不利影响。建议我国建立“国家数字经济促进委员会”，统一负责对数字经济促进政策制订、执行以及监管等工作。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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