全球汽车产业正在经历百年未有的重大变革，智能化相关技术的不断创新和快速演变正在重塑汽车产业格局，并为交通出行生态带来更为深远的影响 时至今日，“智能”已成为汽车不可忽视的重要产品性特征。在中国用户心智中，智能是新能源的“代名词”，而在海外用户眼中则代表了“中国制造”的竞争优势。正因如此，智能化也成为汽车主机厂比拼技术实力的“必争之地”
即便在当下充满挑战的宏观经济环境中，低代码/零代码平台依然被视为企业推进数字化转型的核心工具之一，持续获得各类企业的投资。驱动这一趋势的根本原因在于，企业亟须通过敏捷、高效的数字化能力构建新的业务增长，以应对市场竞争与不确定性。当前，部分供应商正致力于提供体系化、平台化及工程化的综合解决方案，帮助企业全面提升应用开发效率、降低全生命周期管理复杂度，并强化业务流程的可配置性与可迭代性。
绿色经济的全球共识源于对传统经济发展模式不可持续的反思。联合国环境规划署(UNEP)将绿色经济定义为“改善人类福利和社会公平，同时极大地降低环境危害和生态稀缺性”的经济模式。
节能降碳向低碳转型对空调市场的全生命周期发展具有深远意义，这一过程通过政策引导与技术创新的双重驱动，正在重塑行业格局并催生新的增长模式，助力空调市场全生命周期稳定发展。
随着电动化、智能化、网联化的发展，新能源汽车零部件市场迎来快速增长。2023年，中国新能源汽车热管理系统、车载摄像头、雷达系统(包括激光雷达和4D毫米波雷达)、高压高速线束、智能后视镜、抬头显示、全景天窗、智能车灯(如 ADB/DLP 车灯和氛围灯)、车载声学以及车联网终端T-B0X等细分市场规模合计超过2000亿元预计未来几年的年复合增长率将在10%至50%之间，2025年合计市场规模超 3500 亿元。
中国分布式光伏装机潜力巨大，装机容量规不断突破，是新增可再生能源电力的重要组成部分。然而，分布式光伏快速发展的同时，并网和消纳受限成为限制其进一步发展的因素之一。本文选取了山东、浙江分别作为户用分布式光伏和工商业分布式光伏发展的典型省份，总结两省在开发模式及促进并网和消纳方面的经验，为中国分布式光伏进一步发展提供参考。
6月25日，财政部发布了关于征求《关于进一步压实会计工作责任 加强会计法律法规和国家统一的会计制度贯彻实施的意见(征求意见稿)》意见的函，以贯彻落实《中华人民共和国会计法》等法律法规和国家统一的会计制度明确会计工作责任体系中相关方(包括会计人员、会计服务机构、会计师事务所、监管部门等)的角色和职责。
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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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
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