ABB电气致力于研发和制造ZEE600,PSG600,iCE600,SSC600等产品,提供适用于不同规模变电站或园区等多:场景的数字化解决方案。不仅能融合ABB智能电气设备，也可无缝集成第三方设备，灵活、快速地适用于多变的市场，服务于配网、智能建筑、工业、交通基础设施和数据中心等细分场景。
北京大学能源研究院是北京大学下居独立科研实体机构。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。
「薪智」是隶属于易路旗下、以「Big data+AI」为核心优势的市场人才薪酬数据分析与管理平台。以人力资源规划、招聘、人才配置、薪酬福利为主要业务场景，平台覆盖人才数据量10亿+，月度新增数据2000万+，为各行业企业提供多维度市场人才数据:行业职位薪酬数据、人力核心指标数据、人效数据、政策数据、对标企业招聘动态等，致力于联动组织、部门、员工等共同实现企业人效最大化等目标。
各国的工业、制造业大数据发展战略都是一个庞大复杂的系统工程， 既要构建工业大数据采集、汇聚、流通、分析、应用的价值闭环，推动创新发展，也要提升数据治理和安全防护能力，保障发展安全； 既要宏观层面建立工业大数据生 态 ，也要微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力； 既要重视需求侧大数据与实际业务深度融合，也要在供给侧推动大数据技术和产业创新发展。
自动驾驶技术在近年来取得了显著的进展，新一代自动驾驶将依赖于智能感知、预测、规划和低级控制之间的专注整合和交互。目前在自动驾驶算法性能的上限方面存在巨大瓶颈，来自学术界和工业界的共识认为，克服这瓶颈的关键在于以数据为中心的自动驾驶技术。自动驾驶已经迈入数据驱动时代。
近期，中国人民银行发布了《金融数字化能力成熟度指引》(以下简称《指引》)，为金融行业数字化转型提供了标准框架和指导意见，标志着我国金融行业在数字能力规划和建设方面迈出新的篇章。
传统水厂管理模式的变革难度大、周期长，涉及设备升级、组织、管理升级等各个方面。新的管理模式需要总结培训和推广。
现有视频监控系统、周界监控系统仍然停留在模拟监控时代，不但监控清晰度不够，而且缺少智能化检测，监控效果大打折扣。
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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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