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在“人工智能+”行動的戰(zhàn)略驅動下，能源化工產(chǎn)業(yè)正迎來數(shù)字化轉型的關鍵窗口期。傳統(tǒng)能化集團管理模式存在 可視化與輔助決策手段缺失、各板塊集約化程度不一、系統(tǒng)數(shù)據(jù)壁壘等問題，制約了新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展與運行增效。 四方偉業(yè)深刻洞察行業(yè)痛點，建設能化集團產(chǎn)業(yè)協(xié)同管理平臺，覆蓋煤電、煤化、新能源、建工、投資等板塊，滿足產(chǎn)業(yè)監(jiān)管、協(xié)同調(diào)度、輔助決策、經(jīng)營分析等應用服務需求，驅動能化產(chǎn)業(yè)協(xié)同管理與數(shù)字化轉型的深度融合。

中國城市軌道交通運營里程超過一萬公里，6300多條線路、6000多座車站織就了全球最大的城市軌交網(wǎng)絡。在行業(yè)從建設主導轉向運營主導的關鍵階段，線網(wǎng)運營指揮中心（NOCC）作為城市軌交的神經(jīng)中樞，正通過系統(tǒng)性數(shù)據(jù)治理實現(xiàn)三級指揮體系的智能化重構。 四方偉業(yè)以數(shù)據(jù)治理為基石，可視化應用為核心，構建智能化、自主化的NOCC系統(tǒng)， 助力城市軌道交通集團完成數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新與數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值。

近日，2025華為南非生態(tài)大會（HUAWEI SOUTH AFRICA CONNECT 2025）在約翰內(nèi)斯堡桑頓會議中心隆重舉行。四方偉業(yè)依托領先的大數(shù)據(jù)、人工智能軟件產(chǎn)品，受邀以華為重要的解決方案合作伙伴參加本次盛會。本次活動是南非年度規(guī)模最大的ICT旗艦活動，峰會匯聚了全球人工智能領域相關企業(yè)，共同探索智能時代新機遇與新價值創(chuàng)造，共繪南非技術發(fā)展藍圖。

面對數(shù)字化變革下的全球產(chǎn)業(yè)鏈重構，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴人工、粗放管理的模式已難以融入現(xiàn)代化生態(tài)鏈，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等技術逐漸成熟，數(shù)字化轉型從單點應用擴展到全鏈重構，進入不可逆的“深水區(qū)”，制造業(yè)的智能化協(xié)同發(fā)展勢在必行。

據(jù)國家統(tǒng)計局近日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國城鎮(zhèn)化率已達到67%，城市發(fā)展進入從“增量擴張”轉向“高質(zhì)量發(fā)展”的新階段。 作為城市運行和發(fā)展的命脈，“城市生命線”是維持城市正常運轉、保障居民基本生活需求和城市安全的核心基礎設施系統(tǒng)。隨著城市規(guī)模不斷擴大，城市生命線迅速擴張、類型愈發(fā)多樣化，對運行管理和安全防控帶來挑戰(zhàn)

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)向信息化、智能化邁進的趨勢下，為有效提高實戰(zhàn)能力，軍事訓練需要主動適應作戰(zhàn)形態(tài)演變趨勢，打破傳統(tǒng)桎梏，提升軍事訓練管理的智能保障和業(yè)務能力。

作為城市化進程的顯著標志，產(chǎn)業(yè)園區(qū)是推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)調(diào)整升級的重要空間聚集形式。根據(jù)中研網(wǎng)發(fā)布的《2024-2029年中國產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預測報告》顯示，2024年全國共有各類產(chǎn)業(yè)園區(qū)超8萬家。

后勤保障是軍事戰(zhàn)力的重要組成部分，隨著新一代信息技術飛速發(fā)展，軍隊建設從傳統(tǒng)的人力密集型向科技信息化轉型，對戰(zhàn)備物資管理提出數(shù)字化、現(xiàn)代化新要求。

在信息化、智能化浪潮推動下，軍工領域正經(jīng)歷前所未有的變革。海量情報數(shù)據(jù)、復雜裝備體系、多樣化作戰(zhàn)需求，對軍事信息和知識管理提出更高要求，同時也面臨如下挑戰(zhàn)亟待解決： - 非結構化數(shù)據(jù)處理復雜：情報、裝備、訓練場景存在大量技術文檔、情報報告、維護日志等非結構化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工梳理方法難以快速準確提取關鍵知識。 - 構建過程繁瑣：傳統(tǒng)構建需大量人工標注與規(guī)則制定，面對龐大知識體系，工作量大且難應對動態(tài)更新。 - 知識獲取困難：軍工人員面對海量知識，傳統(tǒng)關鍵詞匹配查詢方式難以快速準確獲取所需信息，結果不準確完整。 - 多模塊知識關聯(lián)不足：軍工實體對象描述知識分散，難以建立有效關聯(lián)，影響決策支持。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術革命性的突破，軍事領域正加速向數(shù)字化、智能化方向轉型，對武器裝備驗證分析提出了全維度、全周期、全要素的實戰(zhàn)效能驗證分析要求：既要評估裝備在復雜環(huán)境下的適應性，又要驗證多系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的效能，還要預判戰(zhàn)場動態(tài)變化中的裝備可靠性。這迫切需要構建智能決策驅動的裝備試驗分析新體系，通過融合多源異構數(shù)據(jù)，運用機器學習、深度學習等算法建立裝備實驗分析模型，構建數(shù)據(jù)驅動型驗證范式。