工业企业数据治理实践指南（2025）
“智能制造”的核心是促进新一代信息技术和人工智能技术与制造业深度融合，推动实体经济转型升级。因此，如何实现制造物理世界与信息世界的交互与共融，深化智能技术融贯整个制造管理过程，是当前国内外实践智能制造理念和目标所共同面临的核心瓶颈之一。
成本效益与可持续性:随着数据量和AI工作负载的爆炸式增长，成本控制和资源优化将成为企业选择平台的关键因素。无服务器和按量付费模式将成为主流，同时，平台将提供更精细的成本管理和优化工具，以确保长期运营的可持续性。
在数字化转型浪潮中,企业对数据价值的挖掘已进入前所未有的纵深。事务型处理(OLTP,OnlineTransaction Processing)与分析型处理 (OLAP, OnlineAnalyticalProcessing)作为数据平台的两大核心能力,从未像今天这样密切协同、共同驱动着业务的高效运转与智能升级。
AI在金融行业的应用场景，智能体覆盖金融业务全链路，前台精准服务、中台实时风控、后台自动合规，实现端到端智能化重构。
Mira studio:对话式洞察如何重构品牌的决策节奏从“找数据”到“问洞察”--战略层的效率跃迁AI如何助力品牌团队在全球市场实现更快、更深的响应Prompt Writing实操建议:如何提问才能得到有用洞察。
人工智能是人类发展的新领域，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，也可以是造福人类的国际公共产品。近年来，A1大模型(如ChatGPT、Sora、DeepSeek等)不断升级送代，从研发转商用，应用及终端等产品也持续涌现，AI产业正经历从专用人工智能逐渐向通用人工智能(AGI)的跨越式演进。
关键启示: 如果AI真的能成为生产力提供者，其定价模式将迎来重大突破，超越传统saa模式的价值上限。从工具到业务成果AI不再仅是辅助工具，而是能够直接产生可量化业务价值的生产力资产，这一转变使AI产品能够获得更高定价溢价。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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