偏差柱形图

无用的数字孪生

个人之前写过一篇文章“数字化的穷途末路”，还写过几篇文章，表达了对智慧产业以及具体到BIM不看好的观点。比如说对机场毫无意义的所谓正向设计。走在前面的智慧城市以及当前的智慧交通是很好的实例。重点强调一下，个人不否定技术是有用的，只是说多数为了技术而技术，没有内生动力和刚需的技术应用是无用的。不过好在最近AI的迅速生长，应该很快会颠覆之前所有的无用功。今天不多写了，刚好看到一篇文章和个人所持观点相同

数字孪生有哪些关键能力？

谷歌“digital twin”有4.2亿链接，百度“数字孪生”或“数字双胞胎”也有600多万链接。这一简洁有力的概念已经超越其前辈“仿真与建模”，获得全球政产学研尤其是工业软件商的一致认可。那么什么是“数字孪生”？是谁第一个提出这一概念，堪称“数字孪生之父”？作者：方志刚，西门子工业软件大中华区副总裁兼CTO | 来源：大数据DT（ID：hzdashuju）1992年，著名的计算机和人工智能思想

袋鼠云融资成功解读，全链路数据价值获市场认可 | 爱分析调研

据信通院数据，2022年在疫情等因素持续影响下，以企业服务、电子商务、互联网金融、医疗健康等为代表的我国互联网投融资总金额持续下探，互联网企业融资环境持续恶化。但在这样的大背景下，仍不乏优质企业获得融资。2022年11月1日，袋鼠云宣布完成由源昱瀚基金、国中资本、深创投投资的过亿元C+轮融资，引发业内高度关注。袋鼠云为何能被市场看好？其竞争优势和未来发展前景如何？袋鼠云成立于2015年，定位于全链

数字技术赋能新型智慧城市建设

智慧治理作为推动智慧社会、智慧城市发展的主要实现路径，是全球治理理念在实践领域的深化革新，是现代信息技术赋能高质量政府治理的现实呈现。作为一种新兴的治理模式，智慧治理正日益成为推进国家治理体系和治理能力现代化的关键驱动力。新型智慧城市是运用数字化技术、数字化思维、数字化认知，把数字化、一体化、现代化贯穿到党的领导和经济、政治、文化、社会、生态文明建设全过程，促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化

智慧园区丨2022年中国智慧园区市场洞察报告（下）

智慧园区建设路径与蓝图：通过规划设计、建设部署、管理运营，打造智慧园区生态智慧园区的建设运营周期主要可以划分为规划设计、建设部署、管理运营三个阶段，是逐步将数字技术从概念落到园区方方面面，并实现智慧化管理服务和运营维护的系统工程。和智慧城市系统架构类似，智慧园区的生态体系可以划分为基础层、平台层和应用层，其中基础层包括感知终端、网络传输设备等，平台层主要包括基础平台和管理平台，应用层则是不同场景应

释放数字文化消费潜能

当今时代，数字技术日益融入经济社会发展各领域全过程，促进了数字经济活力迸发、数字文化繁荣发展。习近平总书记指出，“要顺应数字产业化和产业数字化发展趋势，加快发展新型文化业态，改造提升传统文化业态，提高质量效益和核心竞争力”。党的二十大报告就“繁荣发展文化事业和文化产业”作出重要部署，提出“实施国家文化数字化战略，健全现代公共文化服务体系，创新实施文化惠民工程”。如何针对数字文化消费的新特点，以有效

智慧园区 | 一文读懂零碳智慧园区发展风口（上）

我国于2020年9月首次公开提出碳达峰碳中和的“双碳”目标，并于中国共产党第二十次全国代表大会进一步明确积极稳妥推进碳达峰碳中和，为国家、城市、园区的绿色高质量发展道路开启新篇章。作为先进要素高度集聚、创新活动蓬勃、生产生活活动主要载体的各类型园区必将在“双碳”战略实践中发挥至关重要的作用，成为碳中和的先锋和主力军。近年，节能减排被纳入到对园区建设运营的要求，国家层面与各省市都推出了鼓励园区加速产

智能装配生产线是什么？

装配线的概念是HenryFord于1913年提出的，是机器时代最重大的技术革新之一。所谓装配线是指按照制定的工艺流程，应用制定的操作步骤，按照一定的节拍，对各装配目标有序地进行组装的生产过程。是一种广泛应用的人机工程，是一种重要的规模化生产方式。20世纪80年代，美国学者赖特教授（P.K.Wright）和布恩教授（D.A.Bourne）提出了智能制造的概念，随着机器学习、大数据、物联网、云计算等智

2023年中国数字孪生行业研究报告（下）

场景分析｜城市管理从顶层设计实现虚实互映，已经在多个城市场景落地数字孪生城市指利用物联网技术、地理信息技术以及智能建筑城市模型等将物理城市转化为虚拟数字城市模型，通过模型模拟运营，达到实时监测效果，进而实现预测、分析、优化等功能。传统智慧城市概念只是将不同部分的城市职能实现单体智能，数字孪生城市在顶层设计上就将虚拟和现实结合起来，在数字化、信息化的基础上将物理实体与对应孪生体重叠，实现虚实互动。数

浅谈数据可视化的行业实践：让可视化说话，一招搞定繁琐数据（下）

数据可视化即通过图表的形式将数据的内在信息有逻辑性地呈现给用户，使用户更容易发现数据中蕴藏的规律，找出问题，进而做出决策；另一方面，数据可视化项目也是一张重要的名片，是企业数字化建设效果的呈现。本文将梳理各行业的数据可视化需求、可视化项目效果的决定因素、数据可视化行业的发展趋势以及数据可视化相关的标准体系。影响数据可视化实践效果的关键因素可视化建设方的技术产品和服务能力是影响可视化项目成效的两大关