电子信息
工业物联网技术是制造企业数字化转型过程中的重要因素。然而，许多工业企业缺乏相关人才，无法系统、有条不紊地实施上述步骤。因此，企业需要寻找专业的、经验丰富的数字化转型咨询合作伙伴来制定战略和路线图，以实施适当的项目、最大限度地降低风险，并确保数字化转型成功。
装备制造
随着我国机器人的制造水平不断地提高，机器人在的不同领域都得到了有效应用。特别是工业机器人的广泛使用，不仅促进了我国制造业的改革，还提高了制造业相关产品的质量，解决了实际生产中的人为误差等问题，满足了当前社会对制造业发展的新要求。
装备制造
近日，IDC发布了《工业数据智能市场分析报告，2021》，分析了中国工业数据智能市场的发展背景、定义、典型应用场景、市场空间、竞争态势等。报告显示，2020年中国工业数据智能市场规模为35.8亿元，预计2021年2025年的CAGR达到31.6%，市场尚处于早期快速发展阶段。
装备制造
随着新一代信息技术与制造业的深度融合，工业企业的运营管理，越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网，也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。
装备制造
摘要：据统计，仅2021年前11个月，316家机器人项目获得融资，总金额超330.5亿元，平均每笔融资超1亿元。今年以来，协作、手术、仓储、服务、清洁、工业等各个品类百花齐放，字节跳动、美团等互联网巨头旗下的产业资本跑步入场。
电子信息
EDA是支撑现代集成电路产业不断向更高水平发展的关键，其可以缩短芯片设计周期，减少设计偏差，提高流片成功率，但是目前我国芯片设计企业使用的EDA工具主要来自于欧美。随着国际环境变化，EDA工具禁运对我国集成电路产业发展造成了较大影响。除此之外，基于先进封装的芯粒（chiplet）技术作为后摩尔时代重要发展方向，也同样离不开EDA工具的支持。因此，为了保证芯片产业供应链安全，我国亟需提高EDA工具国产替代进程。
电子信息
摘要：浙江省金华的急救车已经驶上了“5G快车道”。接入5G技术的急救车从转运工具升级为移动信息平台，救护人员可以通过手机上的5G院前急救智慧平台，通知院内医护人员进行远程会诊。
装备制造
摘要：RV减速器市场需求旺盛，但受制于技术和设备被国外垄断，国内RV减速器行业发展缓慢，制约了我国工业机器人的智能化进程，未来需要在核心原材料、关键技术和装配检测设备等方面实现突破。
电子信息
摘要：随着数字技术的发展，工业受到了潜移默化的影响，逐步走向信息化、智能化时代，工业软件也从工业的“工具”变身为“左右手”甚至“大脑”，越来越不可替代。然而，由于我国工业软件起步较晚，技术水平与国外相比差距较大，目前我国的工业软件发展形势不容乐观。
节能环保
摘要：随着我国工业化进程的推进，现阶段我国已形成完整的工业体系，工业经济规模位居全球前列，工业用水量增长较快，工业废水排放量增多，面对水资源日益紧缺，以及国家大力推进循环经济发展，工业废水循环再生利用刻不容缓，工业循环水处理药剂广泛应用于工业用水循环过程中。本文主要从国内外工业循环水处理药剂市场现状发展、生产企业进行分析。
节能环保
摘要：在我国工业化和城市化的进程中，产生大量的大宗工业固体废物，造成资源浪费的同时也造成了严重的环境污染，对大宗工业固体废物进行环保处置，实现资源和能源最大化利用已成为大宗工业固体废物处理的重点关注内容。本文主要对我国大宗工业固废产生和利用的现状进行了梳理分析。
节能环保
摘要：近几年，我国持续加大对于环境治理行业的投入，其中在污水治理领域及大气治理领域投资规模最大，而在大宗工业固废处理行业投资占比相对较低。近年来随着工业固废问题的日益凸显，我国对于大宗工业固废处理行业的关注度逐渐提高。本文主要从我国大宗工业固废综合利用政策环境、细分市场发展、主要企业等进行重点分析。
减税降费
为深入贯彻习近平总书记关于统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重要指示精神，落实党中央、国务院关于全面推动企业复工复产、做好“六稳”工作、落实“六保”任务等决策部署，扎实推进职业技能提升行动，支撑工业通信业高质量发展，根据《国务院办公厅关于印发职业技能提升行动方案（2019—2021年）的通知》（国办发〔2019〕24号）要求，工业和信息化部、人力资源社会保障部决定在2020年至2021年实施工业通信业职业技能提升行动计划。
电子信息
通过使用机器学习，结合从工业物联网（IIOT）设备收集的数据，可以改进流程、降低成本并提高效率。 预测性维护应用数据和模型来预测设备或资产何时发生故障。这种方法可以通过预测故障，来帮助公司主动解决可能导致代价高昂的停机或中断情况。
减税降费
近日，工信部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）。明确将促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。
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