世界正处于十字路口:数字化、AI和可持续性不再是可选的选项--它们已成为必需。罗兰贝格发现，同时推动AI和可持续性转型的企业能够产生强大的协同效应，并因此踏上双重转型之旅。德国Fraunhofer学会将双重转型定义为企业内部数字转型与可持续转型之间的动态协同作用。根据Fraunhofer学会的说法，数字化，包括AI的整合，是推动可持续性举措的强大催化剂，而可持续性则为指导和塑造数字化进步提供了有意义的框架。简单来说，我们需要让AI解决更好的问题--可持续性就是其中之一。
2025 年初 DeepSeek的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮，带动大模型训练成本和推理成本的快速下降，驱动算力需求爆炸式增长城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁，各类新兴算力业务对城域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国电信在 2024年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网。
BOMA中国商用楼宇租户满意度调查十一大项分析汇总 （2020-2024），BOMA中国商用楼宇租户满意度调查结果-满意度前后三名分析。
随着全球能源结构的转型和绿色低碳经济的兴起，新能源行业已成为推动可持续发展的关键力量。从薪柴到煤炭，再到油气，人类社会的发展一直伴随着能源的更替转型。面对气候变化和环境污染的严峻挑战，新能源以其资源丰富、可再生、环境影响小等优势，成为全球能源消费的新趋势。我国政府提出的“碳达峰”、“碳中和”目标，更是为新能源行业的发展提供了坚实的政策基础。一系列促进新能源发展的政策和举措，旨在通过技术创新、产业升级和市场机制改革，推动中国新能源产业的快速发展，实现能源结构的优化和绿色低碳转型。
在当今时代的浪潮中,“变”是永恒的主旋律。宏观环境的风云激荡,地缘政治的复杂演变，正深刻影响着全球经济格局与发展走向。与此同时，绿色发展从理念走向实践,科技创新驱动产业变革，既催生新兴产业蓬勃生长，也推动传统产业加速转型，中国股权投资市场的生态版图由此被重新定义。
碳资产 :是指一种以二氧化碳当量来计量的资产。它具有可使用、可交易、可储存的属性，包括碳配额、经核证的温室气体减排量等。 1)在碳交易体系下，政府分配给企业的配额(配额碳资产)2)企业内部通过节能改造活动减少的碳排放量(减排碳资产3)企业投资开发的减排项目产生了减排量，且该项目成功申请签发了中国核证自愿减排量(CCER)，并在碳交易市场上进行交易或转让，此经核证的CCER也可以称之为碳资产(减排碳资产)
工业企业数据治理“三区一循环”全景架构是对数据治理体系的系统性可视化呈现，涵盖从数据产生到价值释放的全链路阶段，各阶段既独立聚焦又协同联动，最终实现“数据可控、可用、可增值” 结合各会员多年的数据治理实践及经验，IDGA 总结推出如下全景逻辑框架(图 1，分为核心治理区、价值输出区、支撑保障区和数据治理智能循环)，以便更好地指导广大企业未来的数据治理工作。
电动货车市场正在快速增长，深刻驱动着物流运输等相关行业的变革。电动轻型货车的发展并非单一维度的突破，而主要是电池技术迭代、运营场景拓展与商业模式创新共同驱动的立体化演进过程。回顾行业发展路径，电动轻型货车经历了政策驱动、租赁主导的早期阶段，经历市场验证与服务增值阶段，如今已迈入价值重构下的柔性生态阶段。
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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。
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。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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