中欧数字经济和智慧企业研究中心,是中欧国际工商学院于2018年成立的跨学科研究中心，旨在创造和引领智慧企业领域的管理知识和最佳实践,助力数字经济新形势下的企业转型与发展,同时促进最新研究成果和优秀企业实践的共享与推广。本刊将邀请中欧知名教授、行业领袖以及中欧校友共同探索企业数字化转型中的重要课题。
为引导企业加强行业对标分析，提升经营发展质量，更好落实国有资产保 值增值责任，国务院国资委依法履行企业出资人职责，于2006年印发《中央企 业综合绩效评价管理暂行办法》（国资委令第14号），建立中央企业绩效评价 制度。此后，国务院国资委每年编制发布《企业绩效评价标准值》（以下简称 《标准值》），组织开展中央企业绩效评价，中央企业和地方国资委也对所属企 业参照开展绩效评价工作，有力推动企业高质量发展。
学校信息化建设必须利用信息化手段和工具，将校园的各项资源、管理及服务流程数 字化，形成校园的数字环境，使现实的校园环境凭借信息系统在时间和空间上得到延伸。 信息化校园旨在用层次化、整体性、战略性的观点来规划和实施校园信息化建设，将校园 内信息更好地组织分类，让师生快速找到自己需要的信息，并为师生提供网上教学、网上 实验、网上信息交流的环境，同时也可以让管理人员科学、规范地管理自己的数据，并将 这些信息快速准确地发布出去，为师生、社会服务
建设智慧城市有利于促进城市规划设计科学化、公共服务普惠化、社会管理精细化、基础设施智能化和产业发展现代化，对于全面提升城镇化发展质量和水平，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展具有重要意义。
能源是国民经济发展的基础。我国能源生产量和消费量均已居 世界前列，但在能源供给和利用形式上存在着一系列突出问题，如 能源结构极不合理、能源利用效率不高、可再生能源开发利用比例较低、能源安全利用水平有待近一步提高。
自 2011 年起，随着数字信息的爆炸，“大数据”这一崭新概念开始走红并进入公众视野，相比于传统数据库应用的“技术为主”，大数据更侧重“内容”，强调借助对海量数据的收集、整理、归类、分析、研判等，为科学开展决策服务。大数据既是对传统信息技术的颠覆性创新，也拓展了信息技术的发展空间，促进了信息技术与各行业之间的交叉融合，同时，也给公安信息化建设带来了新的机遇和挑战。在这一时代背下，如何结合地方公安信息化建设发展现状，通过大数据对信息的高度整合与共享实现警务工作效能质的飞跃，意义深远。
本方案旨在为制造业企业提供一套可靠的智能工厂网络建设方案。方案利用工业物联网、SDN、IPv6 等新兴技术，实现工业场景下人员、设备、物料、产品的海量互联，为工厂实现智能生产、协同制造和柔性制造提供网络支撑。
系统按照“以业务流程为主线，以硬件基础为支撑，以软件平台为核心，以系统集成为手段”思想进行设计。系统以硬件平台为基础，通过软件平台的中间件实现对子系统的系统集成，并严格按照公安监管场所业务需要开发应用软件，最终将系统建设成一个“以计算机网络为基础，以有线、无线通信为纽带，以事件传递、处理为核心，以资源共享和计算机辅助决策为载体的”综合性系统工程。
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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
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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