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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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国 物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部 门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能 源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运 中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智 慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。
自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。
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