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从信息化改造到数字化转型,中国企业行至何处?

几年之前,中国企业还在大力提信息化改造,工业和信息化部也在提“两化融合”(工业化 + 信息化),现在大家又开始提数字化转型。这世界变化太快,难免会让企业管理者心里犯嘀咕:数字化转型是不是“新瓶装旧酒”?数字化转型和信息化改造是什么关系?

  • 2021-08-13
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云技术助力企业数字化转型

数字经济席卷全球,各个行业的企业领导者们均在探索如何通过数字化转型,利用大数据、人工智能、物联网等技术来提升竞争力,而云技术则是推动和实现企业数字化转型的关键基础设施。与此同时,在全球蔓延肆虐的新冠疫情进一步加速了企业“上云”的紧迫感。随着远程办公的兴起,协同办公工具在许多企业中被大力推广,这对基础设施的可靠性、可拓展性和安全性提出了更高要求。

  • 2021-07-12
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人工智能应用实践-新一代数字转型-阿里巴巴

如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较,不难发现,在数字化的形态下,万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业,媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”:一方面,企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大;另一方面,所有消费个体的行为和选择,也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。 “数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。

  • 2021-06-29
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构筑数字化教育生态新环境

构筑数字化教育生态新环境——电子课本与电子书包研究与发展述评

  • 2021-06-23
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制造业数字化转型对绿色创新绩效的影响研究——数字化水平的调节作用

合“中国制造2025”发展战略以及绿色发展理念,从制造业数字化转型的3个维度分析其对绿色创新绩效的影响。运用2013—2018年中国制造业28个行业的面板数据,实证检验制造业的数字化转型对绿色创新绩效的影响,并探究数字化水平的调节作用。结果表明数字化技术转型和数字化创新能力转型均对绿色研发绩效、绿色制造绩效和绿色服务绩效有显著的影响,数字化效益转型则只对绿色服务绩效的影响显著。在调节作用分析中,数字化水平在以下5条路径中具有正向调节作用:数字化技术转型和数字化效益转型对绿色研发绩效、绿色服务绩效;数字化创新能力转型对绿色服务绩效。基于研究结论,提出实现制造业绿色创新发展以及推进制造业数字化转型的建议。

  • 2021-06-16
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世界主要国家产业数字化转型举措

美国是全球最早布局数字化转型的国家,多年持续关注新一代信息技术发展及其影响,奠定了其数字化转型的领先地位。近年来,美国进一步聚焦大数据和人工智能等前 沿技术领域,先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》 《为人工智能的未来做好准备》《美国机器智能国家战略》,构建了以开放创新为基础、以 促进传统产业转型为主旨的政策体系,有效促进了数字化转型的发展进程。为引导实体 经济复苏,金融危机后美国进行再工业化,先后发布《智能制造振兴计划》《先进制造业 美国领导力战略》,提出依托新一代信息技术等创新技术加快发展技术密集型的先进制造 业,保证先进制造作为美国经济实力引擎和国家安全支柱的地位。

  • 2021-06-04
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数字孪生、组态与三维GIS工具核心技术功能解析

在工业数字化转型浪潮中,数字孪生、组态软件与三维GIS平台作为三大关键技术支柱,各自在不同维度发挥着核心作用。本报告通过对三类工具的技术功能进行系统性拆解,旨在厘清其技术边界与能力侧重:数字孪生工具聚焦于物理设备的高精度建模与仿真分析,组态工具专注于工业流程的可视化监控与控制,三维GIS平台则致力于地理空间数据的三维呈现与空间分析。通过对三者核心功能的深度解析,为技术选型与系统集成提供清晰的参考框架。

  • 2025-10-06
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大型语言模型管理指南

近年来,人工智能技术快速发展,大模型、生成式人工智能等产业领域发展活跃,加速推动人工智能产品或服务技术研发与产业落地已成为社会各方关注的重点。2024年6月工信部、网信办等四部委联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》,其中明确提出“加快构建满足人工智能产业高质量发展和‘人工智能+’高水平赋能需求得标准体系”,并将管理标准纳入基础共性标准 进行明确要求:“规范人工智能技术、产品、系统、服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求和评

  • 2026-08-05
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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