眼下，在建设“数字中国”的时代背景下，金融行业全面数智化转型已箭在弦上。政策端，金融行业为中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》的7大重点行业之一:资本端，仅2022年三季度，中国金融科技投融资总额达到531.3亿元，融资事件总数达到184笔，同时各子行业科技投入加快增长:银行业年投入1766亿元，增速+15.6%:保险业投入477亿元，增速+15.5%: 证券投入174亿元，增速+33%:信托投入23亿元，增速+11%。
在新的数据时代，各个组织都希望最大限度地利用其数据技术，在新的层面上得到突破，未来每个人都将体验到这些技术所带来的便捷。组织越能快速有效地利用这些数据力量，就越能确保其能够适应快速变化的市场、客户和技术环境。为了实现这一点，组织必须简化和自动化其 IT 基础架构，同时将系统和服务整合到整体解决方案中，以便更好了解需求和做出改变。未来的数字领导者不能建立在过去的技术方法之上——加速数字创新是 IT 发展的技术基础。
众所周知，“大数据”已成为当下最为热门的话题，听起来像在云里雾里，但感觉它又无处不在，它正影响着我们的工作生活，在人类实践中发挥着巨大优势，其利用价值也超出我们的想象。工作中，它可以了解和定位客户，优化业务流程，提供个性化服务，生活中改善医疗保健及公共设施。
随着几乎所有行业都在讨论 AI 的迅速普及 ， 必须识别那些已经将 AI 融 入日常活动的人。我们的研究显示 ， 目前有 31 ％ 的美国消费者正在使用 AI ， 早期采用者往往是男性和年轻一代的成员
在新一轮科技革命和产业变革的浪潮推动下，中国城轨市场将从高速发展阶段转化为有序且智慧的发展阶段。2021 年 12 月，交通运输部印发的《数字交通 “十四五” 发展规划》提出：深入推进 “交通设施数字感知，信息网络广泛覆盖，技术应用创新活跃，网络安全保障有力” 的数字交通体系。
数字化转型已经成为我国制造企业的共识，有近九成中小企业在进行积极地探索，但只有3%处于数字化转型深度应用阶段，这两个悬殊的数字促使我们深一步思考，中小企业应该如何进行数字化转型?本文基于对中小企业现状及困境分析，提出了相应的数字化转型路径，希望对数字化转型中的中小企业有所帮助。
近年来，我们听到越来越多的企业都在推动数字化转型。什么是数字化转型的主要抓手？答案很简单，那就是数据。《经济学人》早在2016年就提出，如果说大数据是未来的石油，那么人工智能就是未来的电。数字化转型的鼓吹者每每以工业时代从蒸汽动力向电力的转型自况，可见创新数据管理之重要。问题是，愿景很壮美，现实却很难。企业内部的数据远没有我们想象的那么清晰明了。
以“雪亮工程”建设为契机，进一步摸清本市社区居民楼的数量，稳步提高“一标六实”工作水平。加强社区各系统的数据汇集和智能研判，有效打击治理群租、群居等可能影响社会治安的行为，有效加强对重点人员的管控力度。 将采集的视频监控资源、人脸图片及其它感知数据资源汇聚到分局，利用视图分析、云计算、数据碰撞等先进信息技术手段挖掘数据价值，进行智能警务应用模型开发，实现运算智能、感知智能、认知智能。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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