从产业升级的角度看，中国经济正在经历前所未有的由人口、消费红利驱动，向技术、智能驱动的转型。一方面，云、大数据、AIoT和移动化技术引领时代，尤其是云计算，作为一 项新兴技术，经历过去10年的发展，已经在成本、稳定、安全和效率等关键技术和应用规模上实现对传统IT的全面超越，加速了实体经济与数字技术的深度融合；另一方面，数字经 济的蓬勃发展为商业带来全新想象空间，技术变革不断推动商业创新。
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）； 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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在数字化转型过程中，工业企业面临数据流通不畅和海量数据采集难题。EMQ 软件定义、云边协同的解决方案，包括部署在边缘端的工业协议网关软件 NeuronEX、部署在云端的统一MQTT 接入平台 EMQX Enterprise 以及工业互联数据平台 EMQX ECP。该方案可整合企业内部各种信息系统，实现数据全面流通，助力制造业数字化、实时化、智能化转型升级。
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