報告聚焦數字技術與工業領域的融合應用，系統梳理歐盟、美國、日本等國家/地區借力數字技術推進工業脫碳的探索實踐，分析數字技術助力工業碳減排的內涵機理和思路框架，建立數字技術賦能碳減排潛力評估模型，評估現有的數字技術賦能鋼鐵、石化化工、建材等重點流程制造業碳減排的潛力和貢獻度。
本《實踐指南》給出了驗證車外畫面進行人臉、車牌局部輪廓化處理效果的流程、方法及驗證指標，可為汽車數據處理者及有關機構驗證車外畫面局部輪廓化處理效果提供參考。
《中國人工智能產業應用發展圖譜2023》針對主要行業AI應用發展背景、關鍵價值、挑戰和趨勢，以及核心環節/場景的典型案例進行深入分析，全面展開產業AI智能化應用全景。
本文件規定了生成式人工智能服務在安全方面的基本要求，包括語料安全、模型安全、 安全措施等，并給出了安全評估要求。 本文件適用于服務提供者開展安全評估、提高安全水平，也可為相關主管部門評判生成 式人工智能服務安全水平提供參考。
數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通等各環節，保障數據安全，事關國家安全大局。
以軟件為中心的工業自動化系統，推動工業朝高效節能、靈活敏捷和富有韌性的方向發展。未來工業強調自動化、大數據、人工智能等先進技術的應用，以及對環保、節能、低碳等理念的追求，還強調創新、協作、團隊合作和持續學習的重要性。未來工業的發展趨勢包括自動化和智能化、綠色和可持續發展、個性化定制和靈活生產等。
《工業供應鏈數字化白皮書》由五部分組成，第一部分介紹了數字化供應鏈發展背景、脈絡和內涵。第二部分梳理了主要國家戰略布局情況。第三部分著眼產業界應用探索，圍繞企業層和產業層總結了數字化供應鏈應用體系，并分析了應用發展趨勢。第四部分剖析了支撐產業主體布局及變革方向，對三類核心主體的布局方向、競合關系進行了介紹和分析，并總結由此驅動的產業生態演進情況。第五部分對我國數字化供應鏈發展意義、發展情況和發展建議進行了探討。
本白皮書以基于風險的零信任方法為核心，通過解析以往二元信任的不足，引出新的上下文敏感的安全態勢，并指出持續風險監控的重要性，表明了零信任方法的重要特征。除了滿足零信任的重要特征，邁向零信任原則還應準確地評估風險。本文就風險評估概括了九條重要的“不信任”，任何的風險評估中都應當包含這九條。云計算也可以與零信任方法結合，它們有著一部分相同的安全優勢，并且它們架構上的差異可以幫助零信任更全面地維持安全態勢。
案例集遴選了鋼鐵、建材、石化化工等流程制造業、電子信息、機械等離散制造業和數字產業優秀企業在數字化綠色化協同發展過程中的經驗做法，從案例簡介、技術應用、賦能效果等方面介紹案例，形成可復制可推廣的路徑模式，助推數字技術在工業領域賦能場景的應用落地，助力我國新型工業化綠色低碳高質量發展。
展望2030，傳統車企和新勢力都將面臨新一輪關鍵挑戰，有的或將把握機遇順勢而上，有的或將囿于變局黯然離場，整個行業將會呈現由3至5家規?；?、實力強的龍頭車企主導、若干聚焦特定細分市場和用戶的中小型車企參與的競爭格局。本文選取八個中國汽車行業接下來數年可能比較關心的領域，分享初步思考，以供借鑒。
報告顯示，2024年數字科技前沿應用主要呈現出十大趨勢，涵蓋了高算集群、人工智能、交互技術、通信網絡等多個領域。
在今年的《預見2024》報告中，羅蘭貝格特別加入了針對中國市場熱門話題的主題文章，包括對中國企業出海、行業數字化、人工智能等領域的內容探討，深度關注經濟變化和行業發展，希望能為各領域的從業者提供諸多啟發。
政府精準施策，為企業數字化綠色化發展營造良好的政策環境。企業積極主動擁抱數字化藍海，鍛造自身數字化綠色化生產力。服務機構發揮技術優勢，為企業量身定制數字化綠色化系統解決方案。通過多方聯動，智能化、綠色化、融合化發展的良好生態逐漸形成，助力企業綠色出海、揚帆遠航。
經標準編制單位的辛勤努力，現已形成國家標準《信息安全技術 云計算服務安全能力評估方法》征求意見稿。
2023年9月，習總書記在黑龍江考察調研期間首次提出了“新質生產力”這一重要概念，強調了傳統生產方式、產業結構以及經營模式亟待進行迭代創新、突破再造的必要性，并指明了向戰略新興產業發展的方向，積極培育未來產業的戰略任務。這一論述為我國經濟的轉型升級指明了方向，注入了新的動力。 對此，億歐智庫對新質生產力進行了深度研究，并針對不同產業創新方向進行了前瞻性的預測，并發此研究成果。該成果系統地闡述了在新質生產力的引領下，不同產業領域將迎來哪些深刻的變革，以及這些變革將如何重塑我們的經濟和社會生活。
01 全球隱私計算發展概覽 02 隱私計算圖譜2023 03 全球隱私計算技術進展 04 隱私計算應用和市場動態 05 隱私計算開源選型參考 06 未來趨勢
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