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報告以醫療產業的各種應用場景為切入點，分析不同場景下數字化轉型程度和路徑。通過對醫療產業數字化整體發展現況的解析，探討醫療產業鏈中數字化場景應用所帶來的機遇及相應挑戰，基于已描繪的醫療產業鏈數字化轉型圖譜，挖掘在醫療數字化轉型浪潮中做出突出貢獻和具有代表性的成功案例。在深度分析轉型現況后，本報告進一步挖掘醫療產業數字化所面臨的商業困境以及破局關鍵。
數字化工廠是制造業數字化轉型的必經之路。企業可以通過實施數字化工廠，提高生產效率，降低成本，提高產品質量，提高市場競爭力。數字化工廠規劃全景圖與實施路徑的關鍵在于全方位思考，確定具體目標，編制詳細計劃，系統建設數字化體系，設備和工藝優化，數據集成和運維等關鍵環節。同時，注重員工培訓和管理，從而推動數字化工廠的持續發展。
本報告從“研發設計”、“供應鏈”、“制造生產”及“營銷及售后服務”四個部分，闡述工業互聯網、人工智能等底層數字技術對制造業各環節的支持與賦能，并在此基礎上對中國制造業數字化轉型趨勢做出展望。希望本報告所展現的產業洞察能為業界帶來新的啟示，幫助眾多制造業創新企業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展現狀進行系統性梳理。同時，報告分析了主導綠色算力發展成效的四大關鍵因素，展望我國綠色算力發展趨勢，并提出下一步發展建議。
本白皮書通過業務場景需求分析，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、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”、柔性生產等行業難題，為將來拓展豐富5G-A技術在汽車制造及其他行業核心生產環節應用場景提供技術基礎。
本課題主要研究企業級流程自動化平臺建設方案，探索如何規劃和建設金融行業智能數字勞動力運營管理體系，為金融企業流程自動化、智能化再造提供支持。借助RPA、AI、BPM、大數據等技術，結合自主研發的企業級流程自動化平臺，實現企業流程挖掘、流程自動化處理和流程持續優化閉環管理，使得流程自動化需求可量化、可評估、可度量，加速企業流程資產庫沉淀和復用，啟發企業流程治理，推動企業數字化轉型與發展。
報告立足于中國工業產業升級和智能制造的大背景，通過分析工業互聯網平臺市場的發展階段、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互聯網平臺企業的影響。報告還將展示工業互聯網平臺企業價值圖譜，展現行業各個典型代表廠商的服務能力。
產業集群數字化轉型彰顯了數字經濟的平臺化生態化特征。數字化人才在這個生態中呈網絡狀分布，平臺賦能成為企業內部人才發展的趨勢，人才發展的自主性和自驅性也被調動起來，與產業生態相匹配的數字人才發展服務生態更好地促進了產業與人才的融合發展。數字化發展和數字化人才發展的最大制約因素還是企業領導團隊的認知。在平臺賦能成為數字化人才發展的主旋律的背景下，主動擁抱數字化發展生態和人才服務生態，數字化人才發展不是真正的難題。本報告研究了國內關于數字化和數字化人才發展的眾多研究報告，對近二十家企業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的數字化人才發展案例。希望本報告能給業界同仁帶來一個全新的思考角度，帶動更多企業一起，加快數字化的行動和數字化人才發展的行動，在數字化的大背景下實現高質量的發展。
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的時代。
本報告旨在為企業提供智慧運營體系建設通用方法論。報告首先將企業通用智慧運營體系的建設過程拆解為運營戰略統籌規劃、數據資產匯集挖掘、核心技術應用賦能等步驟并進行系統論述。通過資源分配、客戶運營、業務流程、客戶營銷、客戶服務等企業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。對企業智慧運營發展從政策制定、市場需求、產業生態、行業標準等維度出發進行了展望。
本白皮書旨在加快TSN 解決方案落地產業，助力工業企業達成提質增效降本；同時為TSN 產業上下游的有效協同給出指引，讓工業界能更快速的利用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展、產業推動、應用模式與行業實展現中國企業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展逐漸放緩、社會對人工智能整體發展預期日益冷靜時，大模型技術潛力的釋放以最振聾發聵的方式宣告了人工智能第三次高速發展期遠未結束，當前正是攀登發展高峰的關鍵時期。
中國市場究竟發生了什么變化”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展紅利，讓許多外資企業伴隨著政策紅利進入中國開展本土化業務，在過去的幾十年里全球500強企業的產品一直是“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，中國整體環境發生了巨大的變化，對全球500強在華外資企業經營帶來了挑戰。 本報告對近年來全球500強外資企業在華現狀、核心挑戰進行了全面的分析，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，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。
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