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  • pdf文档 全国数智产业发展研究报告(2024-2025)

    全国数智产业发展研究报告(2024- 2025) Report on the Development of Data & AI Industry of China (2024-2025) 二〇二五年九月 I 版权声明 本报告版权由北京物资学院信息学院、北京化工大学 经济管理学院、清华大学计算社会科学与国家治理实验 室、北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心、北 京邮电大学经济管理学院、南京邮电大学数据要素创新实 验室、北京化工大学信息化绩效评估中心、北京京数智科 技开发有限公司和上海合合信息科技股份有限公司共同拥 有,并受法律保护,转载、摘编或利用其它方式使用本报 告文字、图表或观点的,应注明“来源:《全国数智产业 发展研究报告(2024-2025)》”,违反上述声明者,将追 究其相关法律责任。 II ....................................... 1 (一) 发展数智产业的战略意义 ................................................................................. 1 (二) 数智产业涵义 ............................................
    20 积分 | 236 页 | 8.61 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025央国企数智化差旅管理白皮书

    20 积分 | 39 页 | 7.54 MB | 7 月前
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  • pdf文档 【案例】基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索

    产制造转型升级,加速淘汰落后产能,基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下,智能制造不仅关乎企业未来的生 存,更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式,同 时也会促进企业技术创新和可持续发展,引领产业高 关键词: 数字经济;人工智能;数智融合孪生;产业数字化; 新质生产力 数字经济的迅猛发展,带动了产业数字化和数字基础设施建设的快速推进,人 工智能、数字孪生等先进创新融合技术,已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景,并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明,数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著,作为智能制造核心支撑,正加速产业智能 化,助推新质生产力发展。 Abstract: economy;Artificial intelligence;Data intelligence fusion twin;Industrial digitization;New quality productivity 基于数智融 合孪生技术的智能制造应用探索 Application Exploration of Intelligent Manufacturing Based on Data Intelligence Fusion
    10 积分 | 6 页 | 1.66 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025年制造业数智化发展白皮书-2175云

    2175 云,人力资源数智化解决方案 第 1 页 共 37 页 - 2175 云倾情发布 2025 制造业数智化发展白皮书 从转型到智变:赋能·增效·重塑未来 GEOMETRY COMPOSITION WHITE PAPER 2175 云,人力资源数智化解决方案 第 2 页 共 37 页 目 录 序....................................... .....................................4 第一章:时代浪潮:制造业数智化发展新图景.....................................................................6 1.1 从“数字化转型”到“数智化升级”:一场 HR 管理范式的根本性跃迁...............6 1.2 宏观驱动力分析:. ...................................................................................10 第二章:现状洞察:制造业数智化进程全景扫描............................................................... 15 2.1 发展阶段评估:四类企业的转型路径与困境.
    10 积分 | 37 页 | 3.81 MB | 3 月前
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  • pdf文档 汽车行业Data+AI数智化转型白皮书-袋鼠云

    袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 1 — 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 2 — 版权声明 本报告版权属于杭州玳数科技有限公司(简称袋鼠云),并受法律保护。转载、 摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的, 应注明“来源:杭州玳数科技有限 公司(简称袋鼠云)”。违反上述声明者,本司将追究其相关法律责任。 微信扫码获取纸质版白皮书 袋鼠云 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 3 — 编制说明 近年来,汽车产业正经历自诞生百年以来最深刻的一次系统性重构。电动化、智 能化、网联化与共享化的“新四化”浪潮不断叠加,传统制造模式、产业链分工与价 值创造逻辑被重新定义。与此同时,企业内部的经营体系也正由“流程驱动”向“数 据驱动”“智能驱动”转型,数智化能力正成为衡量汽车企业核心竞争力的新标尺。 袋鼠云作为行业 袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商,始终致力于通过先进的数 据技术与深刻的行业理解,帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台,打通“研产供销服”全链路数据,驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写,旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能 为引擎、以协同为核心,重构行业的数字化秩序
    10 积分 | 120 页 | 6.39 MB | 3 月前
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  • pdf文档 重庆市商业会计学会:2025年企业外汇风险数智化转型白皮书

    企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 2025年度 二〇二五年九月 重庆市商业会计学会 浙江保融科技股份有限公司 3 企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 2025年度 白皮书编委会 主 任: 程 平 重庆理工大学/重庆市商业会计学会 副主任: 沈秋宇 浙江保融科技股份有限公司 冯文政 浙江保融科技股份有限公司 陈雪宁 浙江保融科技股份有限公司 重庆理工大学云会计大数据智能研究所 成 员: 版权声明 《企业外汇风险数智化转型白皮书:从被动应对到主动管理(2025年度)》版权为重庆市商业 会计学会和浙江保融科技股份有限公司共同所有,受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用相 关内容或者观点的,应注明来源。违反上述声明者,将依法追究相关法律责任。 4 企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 2025年度 前 言 在 注入了新的动能。将数智化技术贯穿 于敞口识别、策略制定、交易执行和会计处理的全流程,为企业构建更为智能和高效的 外汇风险管理体系带来了新机遇。企业数智化转型不仅显著增强了企业的风险应对能力 与经营稳健性,还将日益成为财务数字化与全球业务拓展的重要支点。 本白皮书聚焦“企业外汇风险数智化转型”的核心议题,系统梳理了当前企业在外汇 风险管理中面临的痛点与挑战,全面阐述了数智化转型的理论基础、架构设计与关键技
    10 积分 | 37 页 | 11.69 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025年人工智能就绪度白皮书-企业数智化转型的Al变革路径与评估指南

    kpmg.com/cn 2025年5月 毕马威 创见不同·智启未来 人工智能 就绪度白皮书 企业数智化转型的 AI变革路径与评估指南 序言 驾驭AI浪潮,筑牢数智基石 在人工智能技术的驱动下,特别是大模型的广泛应用,我们正步入一 个充满无限可能与深刻变革的时代。AI不再是遥不可及的未来畅想, 而是赋能千行百业、重塑核心竞争力的关键引擎。AI浪潮带来了前所 未有的机遇,同时也对数字基础设施提出了严峻的挑战。海量数据的 未有的机遇,同时也对数字基础设施提出了严峻的挑战。海量数据的 处理、极致的低时延交互、复杂的模型训练与推理,都呼唤着一个更 加敏捷、高效、可靠且智能的AI基础设施底座。 《人工智能就绪度白皮书:企业数智化转型的AI变革路径与评估指南》 的发布,恰逢其时。它凝聚了思科与毕马威在企业AI变革转型的深度 思考与实践洞察。我们深刻认识到,企业若想在这场AI变革中占得先 机,坚实可靠的基础设施与配套服务是成功的基石。 业模式、运营流程乃至整个产业生态。这不仅仅是一次技术迭代,更 是一场深刻的认知革命与生产力变革。企业如何在这场浪潮中找准定 位、把握机遇、从容应对挑战,成为摆在每一位领导者面前的时代课 题。 《人工智能就绪度白皮书:企业数智化转型的AI变革路径与评估指南》 白皮书,是我们与思科中国智慧碰撞的结晶。我们深知,AI的成功落 地,绝非单一技术或部门的努力,而是一个涉及企业战略、组织文化、 数据要素、技术架构乃至人才培养的系统工程。本白皮书旨在为企业
    20 积分 | 78 页 | 21.63 MB | 8 月前
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  • pdf文档 2025年中国算力中心行业白皮书

    引言及算力中心发展概况 II. 算力中心需求分析 III. 算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 16 资料来源:灼识咨询 • 当下模型参数量大规模提升,同时影响训练数 据量及训练次数,推动训练阶段算力及对应的 微调阶段算力提升。 • 模型参数量基本确定,随着应用场景、适用 人群数量增加,导致推理数据及模型数量增 多,进而使推理算力需求井喷发展。 训练算力 模型数量 参数量 训练数据量 训练次数 训练:从历史数据中学习 现阶段AI大模型仍聚焦于训练阶段,而DeepSeek的突破大力推动了大模型在各领域内推理应用 ➢ AI 快速发展正在推动各行业的数智化转型,大模型为千行百业提供了创新解决方案。通用大模型侧重发展通识能力,行业场景大模型侧重发展专业能力,模型赋能行 业有效的提升了效率、降低成本及优化决策过程。 ➢ AI 技术在实际应用中包括两个环节:训练(Training)和推理 注:1.智能算力基于FP16计算;2.通用算力基于FP64计算。 27 资料来源:中国政府网,灼识咨询 算力中心行业相关政策梳理 能源政策:“3060”双碳目标下,算力中心行业高耗能问题亟待缓解 东数西算:驱动算力中心行业合理化布局,避免无序竞争 ➢ 在京津冀、长三角、粤港澳、成渝地区双城经济圈、贵州、 内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局全国一体化算力网络国家 枢纽节点,建设数据中心集群,并结合产业发展需求优化
    10 积分 | 55 页 | 7.12 MB | 1 月前
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  • pdf文档 2025面向未来的中国数据中心:绿色低碳与高可靠性白皮书-西门子

    在 2030 年前后投入运行。 数据中心行业在人工智能发展的推动下呈现快速增长态势, 但在一些发达经济体地区,电力基础设施却成为关键瓶颈。 国际能源署警告称,若未能及时应对潜在挑战,约 20% 的数 据中心规划项目或将遭遇建设延期。 当前,无论是发电侧还是用电侧,电网接入的周期普遍较长, 审批流程日趋复杂;在一些先进经济体地区,新建长距离输 电线路通常需要 4 至 8 年时间;同时,变压器、电缆、发电 联 网服务相比,人工智能算力任务在计算密度、持续运行时间 和电力消耗等方面均呈现数量级提升,这对数据中心的供电 系统、散热方案和整体能效提出了全新要求。 为优化全国算力资源布局,中国政府实施了“东数西算”国家 战略工程,规划建设了八大算力网络枢纽节点(京津冀、长 三角、粤港澳大湾区、成渝、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏)。 该战略将东部地区的实时性算力需求与西部地区的非实时性 算力保障有机结合,同时充分利用西部地区丰富的可再生能 可再生能源(风电、光伏、水电)发电 量合计占比约 32%,但存在明显的区域 分布差异:西北地区集中了大量风光发 电设施,而水电资源则主要分布在西南 地区。这种不均衡的分布格局直接影响 着不同区域数据中心获取绿电的能力。 “东数西算” 国家战略工程正是针对这一 能源结构特点,推动算力向西部可再生 能源富集区布局,实现算力扩张与低碳 发展的平衡。然而,即使在资源条件相 对优越的地区,要达到 80% 的绿电使 用目标仍面临挑战。以宁夏中卫枢纽节
    10 积分 | 19 页 | 8.22 MB | 2 月前
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  • ppt文档 【案例】超大型央企财务综合数智化转型解决方案(43页 PPT)

    国投集团: 财务数智化建设助力数字国 投 超大型央企财务综合数智化转型 目 录 财务数智化项目建设背景 强管控:全集团财务核算“ 一本账” 统标准:全集团财务共享“ 一体化” 1 2 3 PAR T 财务数智化项目建设背景 1 国投集团:业务遍布海内外,多元化产业,规模体量大,经营业绩卓越 电力 为主能源 矿产 资源开发 交通 先进制造 新材料 生物能源 健康养老 数据治理不够,财务决策 分析平台尚未建立,赋能 业务决策支撑不足 横向集成和纵向贯通 程度低 横向集成度低,纵向未全 级次贯通,信息孤岛仍然 存在, IT 硬控制等管控 功 能难以实现 财务数智化项目建设的必要性 - 落实国家数字化战略转型工作的重 要举措 数字中国 党的十九大在新的历史起点上,明确提出了建设数字中国, 培育具有全球竞争力的世界一流企业的宏伟目标。 中央企业数字化转型 财务数智化项目建设的必要性 - 高质量建设“新国投”的迫切任 务 财务数智化项目建设的必要性 - 落实集团“十四五” 财务规划目标的必备支撑 建设科学全面的预算管理体系 建设统一的司库管理体系 建设智能高效的财务信息化体系 财务数智化项目建设的总体内容 财务数智化项目,即全集团建设“ 一套标准、一体化平台、八大子系统” 的财务数智化体系,全面支撑集团财务战略发展 国投集团财务数智化项目总体建设规划
    10 积分 | 43 页 | 13.99 MB | 1 月前
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