Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在人工智能领域，这一术语被赋予了一层新的。

人居环境概念涵盖城市、建筑与景观等子领域，贯穿规划、设计、建造到运营全生命周期，并涉及结构、设备等相关学科。尽管相关行业整体数字化水平不高，但学界和业界一直在积极探索AI的各种应用场景。

《报告》认为，未来低空经济、eVTOL的发展需要更加智能化，态势感知与空中避障技术、智能驾驶技术、低空交通数字化体系，将逐渐应用于城市空中交通。低空交通数字化体系将从“低空基建数字化网联、空域数字化管控、低空数字化管理、协同数字化服务、算力数字化支撑、安全数字化保障”等六大方向部署能力框架。

从2022年底ChatGPT横空出世，到2023年一整年的大模型热潮，在科技的巨浪中，大模型技术如同一颗璀璨的明星，迅速崛起并引领着一场前所未有的技术革命。大模型如同推动创新的引擎，将科技的边界不断拓展。

报告揭示了工业企业数字化转型的两种主要路径——数字工厂整体规划建设与单点建设，强调了科技在提升产业链附加值中的关键作用。

该报告通过华为实际转型中的数据管理体系、数据管理组织、数据管理政策、数据管控和运作模型、业务数字化，数据中台建设、运营模式等变化进行详细分析，对尚未进行数字化转型或转型中的企业有很好的借鉴意义！

随着数据成为数字社会的生产要素之一，6G 作为重要基础设施，6G 系统的数据必然是数据这一生产要素的重要组成部分。ITU

在问到如何平衡ChatGPT和大学录取的时候，斯坦福大学终身教授李飞飞老师给到了这样的回答， “录取最会使用ChatGPT的前2000名学生是个很有意思的答案。 ”

过去几年翻天覆地的变化永久地改变了工作格局，而即将到来的人机协作革命则加速了这一过程。就在企业逐渐适应新的常态，专注于混合工作、全面身心健康、数字化和技能升级之时，生成式人工智能(GenAI)横空出世。它改变了人们的工作方式与工作体验，同时还引发了同样程度的兴奋和不安。

国内正在经历由人口代际、家庭结构和生活方式变化影响下的消费结构变革，由此催生的“银发”经济、“她”经济、健康经济、休闲经济、绿色经济将为行业带来新发展机遇。

据华为官网，在华为分析师大会上，华为混合云副总裁胡玉海重磅发布《新型工业互联网平台参考架构》白皮书，在传统工业互联网的基础上，融入大模型的能力，让智能化赋能新型工业化。

本案例集收录的央国企数字化标杆案例，基于“2023第六届数字化转型与创新评选”活动结果精选而出，案例集统一围绕背景和主要驱动力、战略规划与行动路线图、实施效果、实施难度与复杂度以及亮点五大方面，展示央国企数字化转型如何实现降本增效、优化服务，以及业务模式升级和创新等，为其他企业提供可复制、可推广的范例。

近日，国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》正式发布，规定了数据分类分级的通用规则，为数据分类分级管理工作的落地执行提供重要指导。

数据资产化作为数据要素价值实现的重要方式，其重要性日益凸显。特别是在"十四五"时期，一系列支持性政策不仅持续完善了数字经济的顶层设计，也强力推动了数字技术和实体经济的深度融合，为经济发展增添了新的活力。

交通是最早使用信息化技术的行业之一，但由于交通行业的专业性较强，对安全可靠性要求高、移动性强等特点，在数字转型过程中相比于其他行业面临更多严峻的挑战和难题，例如安全和效率如何平衡、技术和场景如何融合、创新试点和规模复制之间如何转化等等。纵观交通行业信息化几十年发展史，经历了自动化、数字化、智慧化、绿色化四个阶段，每一个阶段的发展，都离不开政策的引领，需求的驱动以及创新技术的支撑。

迅猛发展的人工智能成为今年两会备受关注的热议话题之一。3月5日，国务院总理李强在政府工作报告中提出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，同时，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

本白皮书围绕工业5G终端设备，深度梳理了当前的发展状况，整合提炼了可行的应用分类，分析介绍了关键的通信机制，挖掘定位了面临的痛点挑战，并统筹提出了未来发展建议及展望。为工业领域设备更新、“5G+工业互联网”升级版决策支撑、工业5G终端设备研发设计以及产品规模化推广提供参考。

本报告是在跟踪和研究国家工业和信息部对中小企业数字化转型相关指南，研究国内多家中小企业数字化转型的基础上，引用多家研究机构的数据及报告综合编制而成。

官方介绍道：“这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。”与往年不同，Stanford HAI 今年扩大了研究范围，更广泛地涵盖了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法等基本趋势。新报告揭示了人工智能行业的 10 大主要趋势。

在智能数字化优先的新时代背景下，生成式AI以其快速迭代的特性开辟了一条充满无尽可能的崭新商业路径。生成式AI技术在赋予企业显著的效能提升与商业价值创造能力的同时，也带来了一系列待解决的风险与挑战