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，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
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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