新一年，错时共享停车工作如何纵深推进，做到群众的心坎上？ 扩面提质是主要任务。嘉兴市综合行政执法局相关负责人表示，在数量上要扩面，对尚未开放内部停车 场的机关事业单位，除涉密、安全等特殊管理要求外，均应严格落实"应开尽开"要求，确保具备条件的 点位全面实现错时共享开放。同时，要将开放范围向国资系统延伸，推动国有企业、国有场馆、国有园 区等下属单位停车场纳入错时共享开放体系，今年每个单位的开放比例也将从60%提升到80%。 在服务上要提质，一方面，要严格按照项目实施方案，规范开放时间、固定醒目设置公示牌等；另一方 面，要实行"线上预约"模式，实现道闸系统智慧联网，做到共享车位实时状态在导航可见可查、车位可 线上预约，提升市民的使用体验。 错时共享停车虽是小切口，却实实在在关系大民生。今年，嘉兴继续将错时共享停车工作列入市政府民 生实事项目，明确提出将"推动错时共享车位全域开放、导航可见，新开放机关事业单位车位3000个以 上、社会停车场夜间惠民车位10000个以上"。 过去一年，嘉兴机关事业单位错时共享停车工作坚持"应开尽开"，全市累计推动260余家机关事业单位 在夜间、节假日等非工作时段开放停车位1.4万余个 ...

当传统钢铁产业与人工智能相遇，会擦出怎样的火花？智能技术重塑传统制造，钢铁冶炼的"黑箱操 作"是如何变得透明可感？记者来到南京钢铁集团有限公司，实地感受数据与智能驱动下，传统钢铁行 业的生产变化。 创新引领智造 南钢日常生产运营会产生海量数据，如何处理、利用好这些数据资源，成为企业高质量发展的关键。公 司数智转型的核心支撑，是企业自主打造的、以数据治理和人工智能为驱动的企业级"工业大脑"。 "我们自主研发了工业互联网平台，高效采集和整合各类数据。智慧能源管控一体化平台通过对能源管 理、生产调度、设备监控、操作执行等多个环节进行数据共享和协同，实现生产节能降耗。"南钢子公 司江苏金恒信息科技股份有限公司技术发展部副主任马超告诉记者，当前南钢的智能化改造、数字化转 型和网络化连接已迈入第二阶段，人工智能和数据资产化是数智化发展的两大着力点。 南钢正积极探索大语言模型和AI图像识别技术在生产运营、设备运维、客户服务等场景的应用，推动 数智化从"支撑业务"向"驱动创新、创造价值"升级。在数据治理方面，企业构建"云—边—端"三位一体 大数据平台，实现研发、管理和生产业务领域数据的汇聚与互通，对采集数据进行实时监控与校验 ...

Core Insights - The 24-hour automated ordering platform is a comprehensive system driven by data and algorithms, designed to enhance procurement and order execution efficiency while reducing costs and risks [1][100]. Group 1: Business Positioning and Core Value - The platform serves diverse roles across different scenarios, providing intelligent replenishment for retailers, collaborative procurement for brands, and efficiency improvements for procurement agents [2]. - It enables rapid supplier response to inventory thresholds and sales forecasts, thereby minimizing stockouts and optimizing procurement structures [2]. Group 2: Business Model and Revenue Streams - The platform operates on a subscription model for basic features, while advanced functionalities are charged based on usage [3]. - It generates revenue through transaction commissions and data analytics services, creating additional value through data-driven insights [3]. Group 3: Competitive Advantages and Barriers - Data barriers are established through accumulated supplier data, price trends, and historical risk events, making it a unique asset [4]. - The platform's ability to maintain system stability and low latency in a 24/7 operational environment is a key differentiator [4]. Group 4: Core Value Chain and Business Processes - Demand triggers such as sales forecasts and inventory alerts feed into the decision-making system, which defines ordering strategies based on various factors [6]. - The decision engine integrates multiple information sources to prioritize ordering goals and execution [7]. Group 5: System Architecture and Key Components - The architecture is designed to be loosely coupled and highly cohesive, facilitating independent service units for decision-making, execution, and data management [13]. - Key components include a demand analysis module, an order management service, and a risk control module to monitor various risks [15][18][17]. Group 6: Data, Forecasting, and Intelligence - Internal data sources include sales, inventory, and supplier performance, while external data encompasses market indices and currency rates [43]. - Predictive models focus on demand trends, price forecasting, and supply risk assessments to inform dynamic ordering strategies [46][48]. Group 7: Industry Applications and Case Studies - In retail, the platform enhances intelligent replenishment across various store types, leading to reduced stockout rates and improved inventory turnover [81][82]. - The fresh produce sector benefits from timely ordering and delivery strategies, resulting in decreased spoilage and increased customer satisfaction [83][84]. Group 8: Future Trends and Development Directions - Future platforms will incorporate autonomous negotiation capabilities with suppliers, enhancing collaborative procurement [91]. - The integration of AI for comprehensive optimization in decision-making processes is anticipated, alongside the potential use of blockchain for supply chain transparency [92][94].

近日，国家互联网信息办公室会同有关部门组织起草了《金融信息服务数据分类分级指南（征求意见 稿）》（以下简称《指南》）。 刘斌同时表示，动态更新机制不能只停留在周期复查层面，还需嵌入业务创新流程，形成"业务创新— 数据分级联动"机制，例如将数据分级评估作为新产品、新模型、新合作上线前的必要环节；通过元数 据管理与数据血缘分析工具构建数据资产地图，实现分级标签自动传递，并通过访问行为、跨境流动、 使用场景变化等监测手段触发分级重估与保护策略调整。 针对行业痛点，刘斌归纳为四个方面：一是标准碎片化问题突出，此前不同机构、不同监管口径下数据 定义与分级标准不一，导致跨机构协同和监管检查成本高、效率低；二是重要数据识别难，缺乏清晰判 定维度，机构对重要数据边界把握不清，易出现漏报、错报并带来合规风险；三是全链条责任不清，数 据安全责任未嵌入业务全流程，存在"重技术、轻管理，重前端、轻后段"现象；四是动态适配不足，面 对AI应用、跨境服务等创新业务，数据属性和风险等级变化快，原有静态分级体系难以及时响应。 思二勋也提到，此前金融机构的数据治理长期存在数据分类混乱、分级模糊、动态管理缺失，以及重要 数据识别困难等问题。《指 ...

当前，制造业领域，数据"孤岛"与"失真"、数据治理与标准化缺失、数据与应用场景脱节等痛点问 题严重制约了高质量、场景化数据集的供给。省工信厅信息化发展处负责人介绍，新版指引结合了31个 人工智能典型应用场景，面向不同水平的企业，划分数据治理入门、基础、进阶三个等级，为全省大中 小企业典型场景的人工智能应用提供可对标、可参考、可部署的数据治理适配方案。 聚焦数据采集、预处理、特征工程、数据标注、数据划分、数据增强等六大核心环节，《指引》分 门别类地给出了治理路径，制造业企业可结合自身技术基础、资源条件及实际业务痛点，针对性选取适 配的环节落地数据治理技术，最大化挖掘数据价值。比如，在数据采集中，存在数据"采不到""采不 准""采不全"，以及"格式乱""分布散""溯源难"等问题，而在数据预处理过程中，则会遇到数据"脏、 乱、繁"等问题。《指引》在每个环节均列出了数据采集核心技术应用清单和配套工具清单，企业可根 据问题对照解决。 《江苏省制造业领域面向人工智能的数据治理工作参考指引（2026年版）》日前对外发布。该指引 由省工信厅会同国家工业信息安全发展研究中心编制，旨在指导我省制造业企业系统化开展数据治理工 作， ...

智通财经APP获悉，2月6日，普华永道发布的香港CEO调研显示，对全球经济增长有信心的香港CEO， 占比由去年的62%升至70%；对地区经济有信心的CEO，占比由40%升至61%。此外，98%香港CEO对 未来3年营收增长持乐观态度，不过，短期看法仍然谨慎。此项调研于去年9月30日至11月10日进行，访 问了全球95个国家地区逾4400名CEO。 调研还显示，香港商界领袖信心显著反弹，但亦认为面临的风险日益加剧。在一个开放且数码先进的经 济体中，香港CEO既对全球经济增长保持乐观，又对网络威胁、持份者信任要求和地缘政治动荡等短期 压力高度敏感。 普华永道可持续发展鉴证主管合伙人方蕴萱表示："香港在创新方面的优势乃建基于坚实的基础上。尤 其是在人工智能领域。我们的调研结果显示，香港CEO在部分关键的推动因素远超全球同业。这些因素 包括：支持创新的文化(香港76%；全球69%)、技术整合的便利性(香港87%；全球67%)以及吸引适当人 才的能力(香港74%；全球42%)。" 调研结果指出，网络韧性如今已成为企业营运的关键"通行证"，香港CEO甚至认为网络风险比地缘政治 动荡更具威胁性。56%香港CEO将网络风险视 ...

整体而言，香港商界领袖对长期前景充满信心，并拥有良好的创新基础设施（如香港科技园及大湾区协 作网络）作为支撑。他们正处于一个动态平衡之中：一方面大力拥抱AI等科技创新以驱动增长，另一 方面则须严密防范网络威胁、应对严格的数据治理要求，并在复杂的地缘政治环境中寻求稳健发展。 免责声明：本文内容与数据由观点根据公开信息整理，不构成投资建议，使用前请核实。 然而，创新与数码化也带来了更突出的安全挑战。56%的香港CEO将网络风险视为首要威胁，比例近乎 全球平均水平（31%）的两倍。同时，68%的香港企业正面临持份者对数据使用与私隐的严格审查，远 高于全球的39%。这种对网络安全与数据治理的高度关注，可能在短期内影响企业更广泛的策略布局。 在发展策略上，香港CEO显得较为审慎。高达81%的香港CEO表示没有大规模收购计划，比例远超全球 平均的46%，反映出他们更倾向于专注核心业务的深化与执行。专家指出，这种策略虽利于短期稳健， 但长期可能需留意能力缺口的补足。 观点网 香港报道：2月6日，根据罗兵咸永道最新发布的全球CEO调研报告，香港商界领袖对经济前景 的信心显著提升。其中，对全球经济增长的信心指数从去年的62%跃 ...

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 来源：21世纪经济报道 污染物排放须公布具体种类、总量及是否超标；水资源利用要算清取水、耗水和用水效率；能源利用则 须揭示能源价格波动、技术替代等对企业成本和竞争力的实质性冲击…… 眼下，A股上市公司进入财报和ESG报告编制冲刺阶段，首场ESG信息披露"大考"进入倒计时。关键时 刻，官方备考指南应声落地，上市公司即刻可用！ 1月30日，在证监会指导下，沪深北三大交易所正式发布修订后的《上市公司可持续发展报告编制指 南》，增加"污染物排放、能源利用和水资源利用"三项应用指南，自发布之日起即时生效。 交易所此前已明确将2026年定为A股ESG信披首考年，《指南》则是考试"教科书"。多家A股上市公司 ESG负责人对21世纪经济报道记者表示，《指南》直击编制痛点，覆盖了从风险识别、数据核算到披露 要点的全流程，为企业提供了清晰的"答题规范"。 规范虽已明确，挑战仍存。企业在ESG实践中普遍面临数据基础薄弱、历史数据缺失、跨部门统计口径 不一等治理难题。完善内部数据管理体系，确保信息的可追溯、可比较，已成为下一阶段的关键任务。 交易所方面表示，未来将结合市场实践，继续加 ...

Core Insights - The core viewpoint of the articles emphasizes the transformation of Yanfeng International through the adoption of WPS 365, aiming to enhance collaboration and knowledge management within its vast organizational structure [1][11]. Group 1: Company Overview - Yanfeng International is a leading global automotive parts supplier with annual revenues exceeding 100 billion, operating over 220 production bases worldwide, and employing more than 50,000 staff, including over 4,000 R&D engineers [1][11]. - The company faces challenges in efficient collaboration across different regions, time zones, languages, and systems, necessitating a shift from traditional office models to a more integrated platform [1][11]. Group 2: Transition to WPS 365 - Yanfeng International has initiated a transition to WPS 365 to upgrade its office platform, moving from a "tool replacement" model to an "ecosystem reconstruction" approach [1][11]. - The goal is to build an "enterprise brain" that transforms vast amounts of documents into knowledge, enabling large enterprises to drive business growth through effective knowledge management [1][11]. Group 3: Data Governance and AI Integration - The company recognizes the importance of high-quality data governance for effective AI applications, shifting from a model-centered to a data-centered approach in enterprise AI [3][14]. - The Knowledge-Augmented Generation (KAG) framework proposed by Kingsoft Office aims to integrate multi-modal and structured knowledge assets, allowing AI to understand the internal logic and relationships of enterprise knowledge [4][14]. Group 4: Migration Process and Challenges - The collaboration with Kingsoft Office involved a nine-month data migration process, successfully transferring 110 terabytes of data and integrating 16 internal business systems into the WPS ecosystem with a 94% adaptation success rate [6][16]. - The migration strategy included a phased approach to mitigate risks associated with data scale and migration challenges, starting with a pilot program before full-scale implementation [6][16]. Group 5: Efficiency Gains and Future Implications - The online collaboration features have improved cross-departmental and cross-regional team efficiency by 25%, with significant enhancements in product design documentation and project management [10][20]. - The establishment of an intelligent document library has increased knowledge search and sharing efficiency by 40%, reducing redundant work and facilitating the accumulation of organizational experience [10][20].

Core Insights - The focus of competition in AI applications is shifting from model capabilities to data governance, emphasizing the importance of structured data for effective AI implementation [5][13][27] - Companies that can transform unstructured data into AI-understandable structured knowledge will hold a competitive advantage in AI deployment [7][21][32] Group 1: Industry Trends - The AI landscape has evolved from a model-centric approach to a data-centric one, with high-quality data becoming a critical factor for AI effectiveness [13][17][27] - The retention rate of users for top AI models is declining, indicating that even advanced models struggle to maintain user engagement over time [10][29] - Companies are increasingly prioritizing data governance capabilities over the number of features in AI office platforms [29][32] Group 2: Company Developments - Kingsoft Office has developed a document parsing model, MonkeyOCR v1.5, which outperforms major competitors in parsing complex documents, showcasing its long-standing expertise in document processing [21][23] - The WPS 365 platform has achieved significant revenue growth, with Q3 2025 revenue reaching 201 million yuan, a year-on-year increase of 71.61% [29][31] - WPS 365's capabilities in data governance, including duplicate detection and conflict identification, are critical for AI deployment in enterprises [23][24][32]