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本報告從“研發(fā)設計”、“供應鏈”、“制造生產”及“營銷及售后服務”四個部分，闡述工業(yè)互聯(lián)網、人工智能等底層數字技術對制造業(yè)各環(huán)節(jié)的支持與賦能，并在此基礎上對中國制造業(yè)數字化轉型趨勢做出展望。希望本報告所展現的產業(yè)洞察能為業(yè)界帶來新的啟示，幫助眾多制造業(yè)創(chuàng)新企業(yè)更好地把握數字化轉型的要點及路徑。
根據《全國信息安全標準化技術委員會標準制修訂工作程序》要求，現將該標準征求意見稿面向社會公開征求意見。
報告提出了綠色算力內涵定義，圍繞算力生產、算力運營、算力管理、算力應用等層次，建立了綠色算力高效（Efficient）、低碳（Low carbon）、智能（Intelligent）、集約（Intensive）發(fā)展的ELII框架。以此為基礎，報告對當前全球及我國綠色算力發(fā)展現狀進行系統(tǒng)性梳理。同時，報告分析了主導綠色算力發(fā)展成效的四大關鍵因素，展望我國綠色算力發(fā)展趨勢，并提出下一步發(fā)展建議。
本白皮書通過業(yè)務場景需求分析，提出面向5G-A的一系列關鍵增強技術，通過URLLC、高精度定位、物聯(lián)、大上行、確定性等技術增強，為汽車制造提供一張更加高安全、低時延、高可靠的通信網絡解決方案，初步解決了PLC南向等工控設備“剪辮子”、柔性生產等行業(yè)難題，為將來拓展豐富5G-A技術在汽車制造及其他行業(yè)核心生產環(huán)節(jié)應用場景提供技術基礎。
本課題主要研究企業(yè)級流程自動化平臺建設方案，探索如何規(guī)劃和建設金融行業(yè)智能數字勞動力運營管理體系，為金融企業(yè)流程自動化、智能化再造提供支持。借助RPA、AI、BPM、大數據等技術，結合自主研發(fā)的企業(yè)級流程自動化平臺，實現企業(yè)流程挖掘、流程自動化處理和流程持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)管理，使得流程自動化需求可量化、可評估、可度量，加速企業(yè)流程資產庫沉淀和復用，啟發(fā)企業(yè)流程治理，推動企業(yè)數字化轉型與發(fā)展。
報告立足于中國工業(yè)產業(yè)升級和智能制造的大背景，通過分析工業(yè)互聯(lián)網平臺市場的發(fā)展階段、平臺玩家的產品及服務的底層邏輯、打法和變化趨勢，探討補貼降低、數據歸屬權之爭、標準化VS盈利模式、ChatGPT等各類新舊因素對工業(yè)互聯(lián)網平臺企業(yè)的影響。報告還將展示工業(yè)互聯(lián)網平臺企業(yè)價值圖譜，展現行業(yè)各個典型代表廠商的服務能力。
產業(yè)集群數字化轉型彰顯了數字經濟的平臺化生態(tài)化特征。數字化人才在這個生態(tài)中呈網絡狀分布，平臺賦能成為企業(yè)內部人才發(fā)展的趨勢，人才發(fā)展的自主性和自驅性也被調動起來，與產業(yè)生態(tài)相匹配的數字人才發(fā)展服務生態(tài)更好地促進了產業(yè)與人才的融合發(fā)展。數字化發(fā)展和數字化人才發(fā)展的最大制約因素還是企業(yè)領導團隊的認知。在平臺賦能成為數字化人才發(fā)展的主旋律的背景下，主動擁抱數字化發(fā)展生態(tài)和人才服務生態(tài)，數字化人才發(fā)展不是真正的難題。本報告研究了國內關于數字化和數字化人才發(fā)展的眾多研究報告，對近二十家企業(yè)進行了深入的訪談調研，進行了相關問題的問卷調研，收錄了一批典型企業(yè)的數字化人才發(fā)展案例。希望本報告能給業(yè)界同仁帶來一個全新的思考角度，帶動更多企業(yè)一起，加快數字化的行動和數字化人才發(fā)展的行動，在數字化的大背景下實現高質量的發(fā)展。
現如今計算機的計算能力已非常強大，信息管理也越來越數據化，積累的資料越來越多，使我們有足夠多的數據可以喂給計算機進行學習。正是這兩個因素的成熟，才使得當下是人工智能爆發(fā)的時代。
本報告旨在為企業(yè)提供智慧運營體系建設通用方法論。報告首先將企業(yè)通用智慧運營體系的建設過程拆解為運營戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃、數據資產匯集挖掘、核心技術應用賦能等步驟并進行系統(tǒng)論述。通過資源分配、客戶運營、業(yè)務流程、客戶營銷、客戶服務等企業(yè)通用場景的智慧運營案例，將場景運營智慧模式進行了解析。對企業(yè)智慧運營發(fā)展從政策制定、市場需求、產業(yè)生態(tài)、行業(yè)標準等維度出發(fā)進行了展望。
本白皮書旨在加快TSN 解決方案落地產業(yè)，助力工業(yè)企業(yè)達成提質增效降本；同時為TSN 產業(yè)上下游的有效協(xié)同給出指引，讓工業(yè)界能更快速的利用TSN網絡技術實現未來網絡變革。
本研究通過聚焦零信任的技術發(fā)展、產業(yè)推動、應用模式與行業(yè)實展現中國企業(yè)及機構在應用和部署零信任架構保障數字化轉型方面的形戰(zhàn)略思考、決策因素以及實施路徑上的洞察，以為更多在研究、評估以及部署零信任的機構及企業(yè)提供幫助和決策參考
過去十余年，依托全球數據、算法、算力持續(xù)突破，人工智能全面走向應用，已成為社會生產生活的支柱性技術。2020年后，當自動駕駛、人臉識別等熱門應用發(fā)展逐漸放緩、社會對人工智能整體發(fā)展預期日益冷靜時，大模型技術潛力的釋放以最振聾發(fā)聵的方式宣告了人工智能第三次高速發(fā)展期遠未結束，當前正是攀登發(fā)展高峰的關鍵時期。
中國市場究竟發(fā)生了什么變化”是近年來外企討論比較多的話題。中國改革開放疊加全球一體化發(fā)展紅利，讓許多外資企業(yè)伴隨著政策紅利進入中國開展本土化業(yè)務，在過去的幾十年里全球500強企業(yè)的產品一直是“好品質”的代名詞，也是構建全球化核心競爭力的關鍵所在。然而過去的十年里，中國整體環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，對全球500強在華外資企業(yè)經營帶來了挑戰(zhàn)。 本報告對近年來全球500強外資企業(yè)在華現狀、核心挑戰(zhàn)進行了全面的分析，從中尋找怎樣的數字化轉型能夠助力全球500強外資企業(yè)完成能力變革，以應對中國當前的市場。
研究報告從知識圖譜與大模型落地面臨的瓶頸出發(fā)，分析了知識圖譜與大模型的主要特征、知識圖譜與大模型擅長的主要場景和核心基礎能力，對比了知識圖譜與大模型的優(yōu)劣勢，進而從技術演化層面、技術互補層面、知識庫建設層面探討了知識圖譜與大模型融合的可行性及收益。
報告從“做大、做強、做優(yōu)、做實”四個層面凝練企業(yè)高質量發(fā)展的核心要義，從創(chuàng)新力、競爭力、影響力、貢獻力四大維度構建由4項一級指標、14項二級指標組成的制造業(yè)上市公司高質量發(fā)展評價指標體系。報告評選出2022年制造業(yè)上市公司高質量發(fā)展百強榜單，研究分析百強企業(yè)的分布特征、發(fā)展特點、分項表現，深度剖析制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展中存在的問題，并提出推進制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的有關舉措建議，力圖為激發(fā)制造業(yè)企業(yè)發(fā)展?jié)撃堋⑻嵘C合競爭力、加快培育世界一流企業(yè)提供有價值的政策參考。
《白皮書》從“更寬的連接”、“更強的算力”、“更高的智能”三個方向進行了具體技術趨勢的描述。更寬的連接方面，除了優(yōu)化算法繼續(xù)逼近香農極限，更重要的是擴展新的頻段和更大力度的空分復用，而光電集成技術將有助于滿足高性能AI計算的大帶寬低時延需求；更強的算力，除了依賴芯片工藝的進步，同時需要架構層面的創(chuàng)新，比如存算一體、對等系統(tǒng)等計算架構的創(chuàng)新，以及算網融合等網絡架構的創(chuàng)新；在智能技術方面，需要研發(fā)具有更高算力/能耗比的AI芯片，拓展大模型算法的應用范圍，助力網絡等領域邁向更高的智能化等級。
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