当企业思考预算之时，在CIO群体中有很多概念，如ERP、CRM、客户关系管理等。CIO年末向董事会、总经理报告新一年数字化战略，进行预算、招标、执行、评估等工作，投入大量时间和精力买软件、系统、设备……感觉信息化是买的过程，但信息化和数字化能买来吗？这里有几个现象和大家一起讨论。
数字经济为全球经济注入活力，已经成为我国经济高质量发展的新引擎和新动能。数字化革命向我国产业领域加速渗透，产业数字化转型已成为数字经济的核心，随着新经济的发展，互联网、大数据、人工智能、5G技术、云计算等信息技术促进了新业态、新模式的出现，新经济融入了人们生活的各个领域，促进了消费结构和产业结构的转型升级。
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无论目标是维护业务连续性还是实现数字化创新，管理者在推动数字化转型时都面对着同一个关键问题：有没有办法加快数字化进程，使结果变得更加可预测？这对中小型企业来说尤为重要，因为它们更需要集中力量投入，而且可能没有资源像数字化运动中典型的大企业一样承担“快速失败”的代价。
在当今互联网时代，用户才是商业战场的中心，为了快速响应用户的需求，借助平台化的力量可以事半功倍。不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求，才是企业得以生存和持续发展的关键因素。 目前，数据体量、产业规模以及云计算高速发展所推动的基础设施成本都已不再是问题，大数据能否创造真实的商业价值和回报是大数据企业真正关心的核心问题。 过去，所有大数据企业都在做项目，并没有更多资源把能力沉淀成产品和平台。比如很多可共用的数据服务没有服务化、产品化，很多产品总是做重复的动作。 TalkingData创始人兼首席执行官崔晓波认为，互联网公司之间的战役已经结束了。所有企业主战场不在线上而在线下，不管是互联网巨头还是产业巨头都在思考如何利用互联网、数据和相关技术的能力改变线下产业。而且，选择合作伙伴应该遵循一个原则：愿意真的开放数据，愿意给实体产业赋能。
保险数字化转型的路径与制度环境保险数字化转型的路径与制度环境
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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2024年至2025年上半年，国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。
当前，国际局势变乱交织，大国竞争愈演愈烈，全球南方加快崛起，新兴技术复杂影响更加突出，全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”，相关概念文件指出，要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域，以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作，积极凝聚共识、锁定成果，争取早期收获。
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