打造智慧园区 助力企业上云
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标准在原材料工业发展中发挥着基础性、引领性作用。为贯彻落实《国家标准化发展纲要》《“十四五”原材料工业发展规划》《新产业标准化领航工程实施方案(2023—2035年)》等要求,工业和信息化部于近日联合有关部门印发《标准提升引领原材料工业优化升级行动方案》(2025—2027年)(以下简称《行动方案》)。
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2024-12为推动落实生产者责任延伸(EPR)制度,提升汽车资源综合利用水平,2024年12月17日,工业和信息化部节能与综合利用司在北京组织召开汽车产品生产者责任延伸试点工作会。商务部市场运行和消费促进司有关工作负责同志、相关行业专家,以及一汽、东风、长安、上汽、吉利、奇瑞、长城、陕汽等试点企业代表参加会议。
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2024-12近年来,随着全球汽车产业向电动化、智能化转型步伐日益加快,汽车芯片已经成为提升智能驾乘体验的重要载体,而国产汽车芯片如何实现高质量保供,备受各方关注。 12月19日,汽车芯片板块活跃,主力资金流入4.06亿元,概念股中有36只上涨。
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2024-12来自塞内加尔的苏拉,从事中非贸易20多年。今年,他购买了100多辆中国新能源汽车,准备用这些车辆在塞内加尔开展网约车或出租车服务。为此,他购置了充电桩,并在塞内加尔首都达喀尔注册了公司,计划学习中国的网约车模式进行运营。
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2024-12日前,中共中央政治局会议和中央经济工作会议先后召开,分析当前经济形势,部署2025年经济工作。虽然中央经济工作会议没有直接提及“汽车”,但在部署的九项重点任务中,有六项与汽车行业息息相关,三项直指汽车行业发展亟待解决的症结,为明年汽车行业发展奠定了总基调。
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2024-12近日,工业和信息化部无线电管理局(国家无线电办公室)印发《国家无线电办公室关于进一步明确车联网直连通信无线电发射设备有关技术要求的通知》(国无办函〔2024〕113号)(以下简称《通知》),优化频谱资源配置,推动车联网直连通信产业创新发展。
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2024-1212月15日,国家标准委介绍,当前,数字经济已经成为推动全球经济发展的重要动力,以新一代信息技术、生物技术等为代表的新兴和关键技术领域高速发展,对标准研制及时性、适用性、易用性提出了新的需求;但以纸质文件为主的传统标准化模式存在研制效率低、周期长、水平不高等问题。两者矛盾日益突出。由中国标准化研究院牵头,我国目前也全面启动了标准数字化转型研究,覆盖顶层设计、关键技术、场景应用全链条等项目。
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2024-12近日,工业和信息化部无线电管理局(国家无线电办公室)印发《国家无线电办公室关于进一步明确车联网直连通信无线电发射设备有关技术要求的通知》(国无办函〔2024〕113号)(以下简称《通知》),优化频谱资源配置,推动车联网直连通信产业创新发展。
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2024-12我国的数字经济建设正式启动开始于2016年G20 峰会倡议。2017 年,习近平总书记在中共中央政治局的集体学习中进一步强调了数据的关键作用。2019 年,党的十九届四中全会指出,健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2020年4月,《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据进一步提升为生产要素之一。随着数据入表工作的不断推进,数据要素被视为推动数字经济发展的“催化剂”,对价值创新和生产力提升产生了广泛影响。2020年8月,国务院国资委发布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》对国有企业的数据治理也提出了明确的要求,拉开了企业数字要素治理的序幕。对于制造业企业来说,数据要素治理已逐步成为数字化转型的关键要素之一。
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2024-12党的二十大报告指出,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。制造业是我国实体经济的基础,也是科技创新的主战场。立足新发展阶段、贯彻新发展理念、推动制造业高质量发展是新时代推进新型工业化的硬道理。2023 年 9 月,习近平总书记在黑龙江考察时首次提出“新质生产力”的概念,强调“要整合科技创新资源,引领发展战略性新兴产业和未来产业,加快形成新质生产力”。2024年1月31日,习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第十一次集体学习时,进一步强调发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,深刻指出新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生,以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵,以全要素生产率大幅提升为核心标志,其特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。2024年3月5日下午,习近平总书记在参加他所在的十四届全国人大二次会议江苏代表团审议时强调,要牢牢把握高质量发展这个首要任务,因地制宜发展新质生产力。
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2024-12智能制造是制造业与新一代信息技术深度融合的产物,涉及生产过程的各个环节,贯穿产品的全生命周期。近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的飞速发展为智能制造的变革提供了新的动力。特别是生成式人工智能(Generative AI)的出现,为智能制造领域带来了新的研究方向和应用前景。
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