工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展战略的重要任务之一，为贯彻落实《国务院关于深化“互联 网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023 年）》等政策文件，全国各地积极开展工业互联网标识解析体系建设与部署，包括各级标识解析节点建设，标识解析产业生态培育，标识应用创新发展。
数据云行业场景指南：如何建设可靠安全统一的数据基础设施,数据云行业场景指南：如何建设可靠安全统一的数据基础设施
智慧园区：以物联网、云计算、大数据、移动互联等现代信息技术为基础，通过感知化、互联化、智能化、平台化、 一体化的手段，建成基础设施高端、管理服务高效、创新环境高质、可持续发展的园区。
利用物联网、室内定位与大数据分析技术，与公检法司场景深度融合，推出了2.4G特殊频段 AOA人员高精度定位解决方案，实现0.1-0.5米级的高精度定位，实时定位人员信息，及时发现异常行为，实现与视频、门禁等自动化监管设施联动，提高应急响应速度和时间的处置速度，变被动监管为主动监管，有效提升管理水平与管理效率。
生成式人工智能是当今科技领域的一项革命性进步，目前该项技术在商业化方面已取得了顺利进展。全球主要经济体国家级技术行动战略的制定、投融资活动的繁荣，及各国保险行业监管和行业协会对该项技术进行了重点研究及相应制度准备，我们相信，这项技术将成为推动保险业高质量发展的新助力。
制造业在国内占的比重：体现了一个国家的生产力水平，占国民经济中的支柱地位。在最近一季度，制造业GDP总体增长7.7％。相关政策，如下： 工业4.0：国家发布工业4.0发展规划，制造行业大量资源投入与工业4.0计划。 电信发布互联网+白皮书：为制造业的核心产品的选择做出了指向，搭建MES为核心的互联网工厂思路。
“制造”供应链活动最显著的变化是，我们不再在战术层面上准备生产计划——不再有预测计划。然而，只要生产技术执行重要的设置活动，批量大小、排序和调度仍然是相关的。但是，对于那些计划活动，我们等到需求增加，并开始从下游库存缓冲区(如果有)拉动，或者(如果没有)直接从生产中拉动。这创造了一个“潜在工作”池我们可以用于生产计划和详细的调度。这可以通过通常的方式完成，例如使用计划或优化程序，这些程序针对给定的产能(由班次模型定义)每天或每周运行。
ESG， 即 环 境（Environment）、 社 会 责 任（Social） 和 公 司 治 理（Governance），是关注企业环境、社会、治理绩效而非财务绩效，衡量企业可持续发展能力的评价体系。可持续发展能力，既指企业自身可持续经营和盈利的能力，也指企业发展不以损害环境和社会福祉为前提，从而使得整个社会、环境更可持续的能力。
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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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