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  • 创新驱动发展的体现
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    2022-01-05 10:40:55

    为推动网络安全产业更加健康有序深化发展,鼓励在2021年度辛勤耕耘并持续创造价值的网络安全企业,嘶吼安全产业研究院设立《2021中国网络安全产业势能榜》。经过2个多月的调研咨询,通过对企业价值势能、创新势能、组织势能和贡献势能四大维度综合打分,最终上海控安等20家优秀安全厂商入选“2021中国网络安全产业势能榜‘创新型’安全厂商TOP榜”。

    上海控安是上海市为打造全球科技创新中心,推动建立的研发与转化功能型平台之一。公司始终坚持核心技术自主创新,在工控系统功能安全和信息安全技术领域布局一系列卡脖子技术研发。自主研发的技术成果已荣获2021年度中国计算机学会科学技术奖技术发明一等奖、2019年度上海市科技进步奖特等奖、入选2020年度上海市科技成果转化项目自主创新十强、2021年上海市网络安全产业创新攻关成果目录等荣誉名单。

    上海控安重视创新能力的培养及知识产权的保护。通过持续打造核心竞争力,已收获颇丰的知识产权成果。截止目前,已累计获得发明专利47项、软件著作权58项、图书1本、论文24篇;申请中发明专利49项、软件著作权5项。

    为加速产学研成果落地转化,上海控安启动建设可信软件创新研究院,以前瞻技术研究为驱动力,以工业测试与验证软件为切入点,旨在实现关键技术突破,是平台的技术储备库、人才蓄水池和创新策源地。

    此次荣获殊荣是上海控安深耕工业互联网安全技术创新和产学研成果转化的体现,今后上海控安将在科技创新方面持续发力,为上海市打造网络安全产业创新高地赋能,力争推动行业探索新前沿、实现新突破、取得新成效。

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    大数据产业创新服务媒体

    ——聚焦数据 · 改变商业


    作   者|张涵诚、张宇欣

    前言

    区域差异大、发展不平衡是我国的基本国情,而解决区域均衡发展问题是新时代的重大课题。当前,我们区域发展战略已经由非均衡发展转向协调发展,区域发展协调性显著增强。党的十九大报告中明确提出实施区域协调发展战略,对区域发展作出新部署。根据国家发展规划,区域协调发展战略全面实施,使各区域的比较优势得到充分发挥,经济增长较快、结构优化加速、区域协调增强。我们已经取得重大成就,取得了重要经验。

    随着大数据基础设施和数据资源的进一步丰富,我们利用数据的手段建立区域经济大脑推动区域经济个性化、协调发展,协同发展又为我们提供了新的发展理念和创新手段,利用大数据分析建立区域经济大脑,推动区域经济协同发展理念是我们第二阶段进一步优化区域经济协同发展的重要举措。接下来我们从三个方面来和大家分析:为什么要建立区域经济大脑,如何建立区域经济大脑,区域经济大脑有那些功能。

    为什么要建立区域经济大脑?

    首先,我们要认知到,经济是一个复杂系统。经济的本质是非均衡的、动态发展的、不断进行自我“计算”的、不断演进的、自适应(自组织)的、充满了不确定性的系统。而经济增长的本质是秩序的增长,也就是信息、知识的增长。经济增长的机制是在现有(已有)的秩序的基础上,各类要素和主体之间不断建立并强化连接(物理连接、知识连接等),进而在整体系统中宏观层面上涌现新的机制、新的规律。而市场的本质也正是各类主体相互作用的机制。

    为了能够加快“秩序的增长”,需要同时发挥好“市场”和“政府”的力量,更好的“洞悉无形之手,用好有形之手”,实现“有效的市场,有为的政府”。

    图1:“经济进化”路径示意图

    为了优化经济进化路线的,这就需要有以下几个策略需要落实:

    1)初始秩序

    通过造影区域经济发展格局,分析掌握其初始秩序,以有的放矢地开展后续城市发展要素的动态监测和评估。

    2)要素评估

    评估城市发展的基础资源、软资源和硬资源,解析发展的优劣势。

    Ø 基础资源:水、电、气等资源,道路、航空等交通资源

    Ø 软资源:政策、制度、城市文化、生态环境等

    Ø 硬资源:产业、资本流、人流、物流等

    3)要素连接

    动态监测市场主体发展变化,通过连接城市发展要素资源(资本、人才、技术等),实现要素递增,推动秩序生长。

    4)正负反馈

    构建基于市场主体的“和合效益”模型,并根据模型指标对市场效益影响的结果进行筛选,分为正反馈(提升-正效益)和负反馈(降低-负效益)。同时,随着“和合效益”正负反馈的不断聚集,将发现城市发展的堵点,这将有利于优化城市发展策略,为有关政策决策者制定政策提供参考。

    5)结构涌现

    随着要素资源的连接,局部资源相互作用构成新整体的同时,正负反馈的集聚将形成城市发展的新机制,来清理城市发展堵点,这些都将促进涌现新结构,发现变革。

    6)秩序进化

    随着城市发展要素的递增,“和合效应”持续发酵,势必将增强城市内部发展要素聚合力和外部要素吸引力,优化区域经济发展体系,促进区域经济增长秩序的进化。

    7)质量升级

    只要这样,随着区域经济秩序进化,更为优化的政策制度,更多的要素连接等,将增强促进经济发展的能力,推动城市产业结构升级,提高城市发展质量。

    根据以上分析,区域经济发展是一个在整体经济发展中一个局部经济如何发展的问题,这就需要一个可以更加清楚的展示描述区域经济动态的区域经济监测平台,来辅助我们优化这个发展路径,减少重复投资,浪费投资,提高经济效率,效用。

    如何建立区域经济大脑

    区域经济的发展是一个螺旋上升的过程。政府促进区域经济诊断(如运行监测、景气指数等)、规划(如目标制定、产业选择等)、招商(如精准选择、招商管理等)、集聚(如楼宇经济、企业动态等)、科技(如科技资源、新兴业态等)、开放(如国际贸易、跨区域产业协作等)、监管(如信用体系、风险洞察等)、税收(如企业集团税收征管、行业税收征管等)、财政(如隐形债务风险、专项资金使用等)、扶贫、审计(如离职审计、环境审计等)、监督(如人大经济监督、国有资产监督等)、评估等环节,推动产业生态的不断演替和进化。

    1、 建立区域经济大脑——“区域经济大数据平台”要建立如下策略:

    (一)定位与目标

    l 决策指挥中心:基于对区域经济及其规律的正确而深刻的认知,为政府决策和执行提出有效的建议。

    l 区域经济晴雨表:动态监测区域经济发展的脉动,用数据为区域经济“造影”,发现经济发展的“堵点”。

    l 区域经济的驱动器:深度融合到区域经济的各个节点,为政府促进区域经济提供支撑,以数据驱动经济增长。

    (二)方法路线

    1.区域经济大脑运转三步曲:数据、连接、涌现

    基于对城市发展规律正确而深刻的认知,“区域经济大脑”的运转可以分为三步:全盘梳理城市数据,对城市进行全景画像的描述;

    连接要素资源,精准匹配连接城市发展所需的要素资源;促进秩序涌现,推动“和合效应”集聚,清理城市发展堵点,促进涌现新秩序。

    2.区域经济大脑运转四大标准体系:

    以复杂经济学、数据科学和系统学等为理论基础,以企业数据、投资数据、知识产权数据等为数据资源,以大数据、人工智能等先进技术,基于行为主体的建模为技术支撑,以构建数据档案、知识图谱等具有内在联系的有机体系为数据标准,搭建区域经济大脑运转的四大标准体系。 

    1) 理论体系:复杂经济学、数据科学、系统论等

    2) 资源体系:数据资源(企业、人员、资本、知识产权等数据)

    3) 标准体系:数据标签、数据档案、知识图谱等

    4) 技术体系:大数据、人工智能等先进技术,基于行为主体的建模

    最后通过一个可以承载我们所有想法的区域大脑平台,把我们的所想所思落地实现。

    区域经济大脑平台功能设计

    1、区域经济大脑总体架构设计

    区域经济大脑以海量数据和大数据技术为基础,基于对地区经济及其规律的正确而深刻的认知,为政府决策和执行

    提出有效的建议;同时动态监测地区经济发展的脉动,用数据为地区经济“造影”,发现经济发展的“堵点”;最终深度融合到地区经济的各个节点,为政府促进区域经济提供支撑,以数据驱动经济增长。区域经济大脑,要基于对重点产业区域,情报解决方案,大数据技术,定位于国内发达省份的产业区域、高新区、自主创新示范区及招商、经促等产业促进机构,提供基于多渠道数据融合的一体化的情报解决方案,实现区域产业发展实时监控、企业相关信息和知识沉淀。

    设计模块一:区域经济全景洞察

    以某市为例,在页面的中部,看到一幅色阶图,每一个区县的颜色因其企业的数量多少而进行区分。颜色越深代表该区县企业数量越多,颜色越浅代表其企业数量越少。

    设计页面的两侧共分布着六组数据图表。

    1、CRI(宏观经济景气指数)。首先,从左上角来看,第一幅图为宏观经济景气指数【CRI指数】。宏观经济景气指数是基于某一时间段内注册资本净流入在当期注册资本总量中份额的变化率做线性拟合后得出的指数。反映一段时期市场投资的活跃程度。CRI指数将每个微观企业的行为汇聚成宏观趋势,可提前半年左右预判宏观经济拐点,预测地区宏观经济走势。由该图表可知天津自2017年开始,经济总况呈现缓慢下行趋势。其原因我们可以在第二幅图即存量企业中找到部分答案。

    2、存量企业。在该数据表中,能够得知柱状图所代表的天津市存量企业的数量是增长的,但是折线图所代表的存量企业数量变化率是缓慢下降的。切换成注册资本依然有同样的趋势。通过鼠标悬浮,可以看到当期企业数量/注册资本的数值及变化率。

    3、新设/死亡企业。在这个数据表中,可以看到每一年/月份新成立的企业数量/注册资本、当期死亡的企业数量/注册资本。基于该监测,如果在某一时间段内,地区出现大量企业死亡情况的时候,是值得注意的。原因可能是宏观经济、营商环境、产业政策,出现了一定的问题。那么从这一阶段的真实数据可以看到,天津市企业死亡数量的增加是因为宏观经济和税收制度调整所引致的,因为不仅是一个城市有这样的特征,而是全国的大量城市都存在类似的经济规律。

    4、企业概览。该表中,可实时监测地区存量企业、个体户的数量及变化率。

    5、上市企业。该表中,可实时监测地区上市企业数量及变化率。

    6、招商引资。该表中,可以看到天津市该年份所吸引到外省投资的企业数量及变化率。

    模块二:区域经济大脑产业云图设计


    产业云图模块以片区为基底,以产业为纵深,分析不同区域产业结构、产业布局,重点产业包括:战略新兴产业、文化及相关产业等。产业云图为地区的产业政策制定、重点产业发展提供实时有效的数据分析支撑。产业云图是针对战略性新兴产业(新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业、相关服务业)、文化产业、旅游业等重点产业的规模、结构、变化率等量化分析指标,进行细致分析的功能模块,能够为地区的产业政策制定,重点产业发展提供实时有效的数据分析支撑。

    产业地图。右上角的地图,代表重点产业的企业数量和规模。

    产业结构。左上角的柱状图,可以通过点击,向下钻取产业的门类、大类、中类、小类所对应企业的数量。折线图代表其数量/注册资本的变化率。

    产业态势。左下角的散点图代表的重点行业细分领域的企业规模变化率。每一个圆圈的直径代表的是该细分领域的企业规模,圆圈所处的上下位置代表的该行业的发展态势,增长抑或萎缩。举两个例子来体现该分析对产业政策制定有何帮助。首先对于圆圈很大但是处在下部的细分产业,这是需要警惕的,因为其在经济体量中占有一定的规模但是处于萎缩周期,萎缩的原因可能是因为与地区的产业发展阶段不协调、产业环境不好、或者是产业的要素配置效率较低;另外另外,对于圆圈很小但是处于上部的企业,体量虽小但是成长性很好,可能是未来的产业新星,可能是需要产业政策做重点扶持的。

    产业统计。该部分是针对细分产业领域的统计数据,支持按照高低进行升降排序。

    模块三:区域经济大脑资本流动设计


    资本流动模块可以量化体现地区的资本流入和流出情况。

    通过监测不同年度主要资本向外溢出的情况,可以有效协助排查资本流出的主要原因,流出地的产业政策更有吸引力、抑或是本地的产业环境不足。通过监测在不同的地区吸引到的资本情况。可以协助判断主要的资本流入来源,从而界定重点的招商引资地区。

    2、区域经济大脑系统功能设计

    1)全景洞察

    Ø 区域经济概览,包括经济主体总量/增量、资本总量/增量GDP、知识产权拥有量、高新技术企业数量、上市企业、进出口企业数量等宏观经济指标,并进行趋势分析和组间比较。

    Ø 区域经济指数,构建区域资本活跃度指数CRI、高质量发展指数、营商环境指数等监测指标,对地区经济发展态势进行实时监测。

    Ø 区域经济户籍库,将关注地区范围内全量企业数据进行抽取并校准核验;实现企业内外部全景信息融合,形成本地经济数据库;上线日起,每天对企业明细数据更新。


    区域经济概览界面示例

    2)产业云图

    Ø 产业监测,以片区为基底,以产业为纵深,分析不同区域产业结构、产业布局及重点企业。重点产业包括:新一代信息技术、高端装备制造业、新材料产业、生物产业、新能源产业、新能源汽车产业、节能环保产业、数字创意产业、文化产业、旅游业。

    Ø 产业对标,定制跟踪特定竞合关系区域近期重点产业结构、体量等变化情况,收集产业舆情等外部情报


    图4产业监测界面示例

    3)监测预警

    Ø 变更监测,针对企业的营业执照变更、股东结构、对外投资、主要人员、对外投资等4大类16大维度的信息变更进行监测预警。

    Ø 风险提示,针对企业的法院执行信息、裁判文书、终本案件、企业失信、高管失信、行政处罚、异常经营等信息变更进行监测风险提示。

    Ø 舆情监测,针对监控企业的财务/经营、人事、信誉/成果、资本运作、违法乱纪、产品/生产等舆情信息进行监测。

    4) 企业画像

    Ø 企业画像,将企业各类信息整理、融合和归类后,向用户进行信息情报的集中展示,展示的内容包含企业名片、工商登记信息、企业投资、高管投资、能力评价、企业年报、发展历程、资质荣誉、知识产权、人才需求、员工流向、网站网店、贸易信息、违法警示、信用中国、交易信息、产品服务、新闻舆情等几十个数据模块。

    Ø 能力评价,与专业信用机构共同设计的企业综合评价模型,对企业多种能力进行量化评价。包括:综合能力、创新能力、企业活跃度、合法合规水平、经营风险、社会贡献度、企业成长性、企业效率、发展潜力、就业带动指标。

    5)资本流动

    资本流动模块可以量化体现地区的资本流入和流出情况。通过监测不同年度主要资本向外溢出的情况,可以有效协助排查资本流出的主要原因,流出地的产业政策更有吸引力、抑或是本地的产业环境不足。通过监测在不同的地区吸引到的资本情况。可以协助判断主要的资本流入来源,从而界定重点的招商引资地区。

    对内对外投资:

    Ø 地区对外投资:展示所选地区对省投资企业总量、对外省投资区域排名及所投区域企业数量;地图以路径图形式展示投资去向(省),圆球直径大小代表投资企业数量规模;页面下方展示所选区域历年对外投资企业数量总量。

    Ø 所选地区吸收资本企业总量、吸收资本区域排名及吸收资本企业数量

    Ø 展示吸收资本(省),圆球直径大小代表投资企业数量规模

    Ø 页面下方展示所选区域历年吸收资本企业数量总量

    6)区域互投

    区域互投模块量化体现区域间经贸互动情况。通过监测不同年度地区间资本互投情况,展现地区经济活跃度及景气程度,预测宏观经济走势,并界定地区资本发源地,协助政府部门判定重点招商引资地区。

    我们思考的区域经济大脑,是以海量数据和大数据技术为基础,基于对地区经济及其规律的正确而深刻的认知,定为政府决策和执行提出有效的建议;同时动态监测地区经济发展的脉动,用数据为地区经济“造影”,发现经济发展的“堵点”;最终深度融合到地区经济的各个节点,为政府促进区域经济提供支撑,以数据驱动经济增长。

    作者介绍

    -------------------------------------------

    张涵诚:数据猿专栏专家,北大创新评论-大数据与互联网商业模式研究专家

    研究领域:数字经济体系建设,数字政府体系建设,大数据基础概论等。

    张宇欣:国家注册咨询工程师、经济师,哈尔滨工业大学技术经济管理专业硕士,淘数科技CEO。主要研究领域为产业经济及产业园区发展。

    —— / END / ——

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  • 从传统产业来看,伴随要素成本上升、资源环境压力加大、产能过剩持续,以及后发国家工业化和发达国家再工业化的双重挤压,以往依靠要素驱动和依赖低成本竞争的增长模式越来越难以为继,迫切需要转型发展。...

    目录

    第1章 概述

    第2章 国家战略

    第3章 行业数字化转型需求

    第4章 运营商竞争态势

    第5章 产业链上下游设备商推动

    第6章 终端消费者对移动互联的需求

    第7章 智能化的万物互联(可编程的现实世界)


    第1章 概述

    推动5G发展的源动力来自五大方面:国家战略、运营商竞争态势、产业链上下游设备商推动、消费者诉求、行业数字化转型需求

    这五个方面因素叠加,推动5G产业快速发展。

    第2章 国家战略

    全球:5G的定位是一项国家基础性产业。因此,各个国家都在抢夺5G产业发展的制高点。谁占领了5G产业发展的制高点,不仅能推动本国5G直接和间接经济总产出的增长,同时还能分享其它国家5G产业发展的红利。

    美国:2019年4月3日,美国国防部发布了《5G生态系统:对美国国防部的风险与机遇》,预测中国依靠先发Sub-6GHz的5G网络会推动智能手机和电信设备商,以及半导体和系统供应商的市场大幅增长,进而带动互联网公司的服务增长,中国将可能重现美国在4G领域的辉煌。因此,美国对争夺5G领先地位的焦虑感和紧迫感日益强烈

    韩国:全球各个国家对此都有相同认知,因此大家才会看到美国和韩国两国运营商争抢全球首个开通5G无线服务的国家名分。2019年4月3日,韩国三大运营商SK电讯,KT和LG U+宣布5G正式商用,开通5G手机网络服务,抢得“全球首商用”桂冠。之后一个小时,美国运营商Verizon也正式宣布在部分地区推出5G无线网络服务。

    中国:毋庸置疑,中国在5G领域的投入是坚定的。自2016年启动5G试验以来,中国积极推进完成了5G关键技术验证、技术方案验证、系统组网验证三大阶段工作。

    其他:而中国成为继韩国、美国、瑞士、英国之后,全球第5个开通5G服务的国家。

    从中国5G产业发展预期看,中国信息通信研究院发布的《5G产业经济贡献》报告,预计2020-2025年期间,中国5G商用直接带动的经济总产出达到10.6万亿人名币,间接拉动的经济总产出约24.8万亿人名币。如此巨大的经济产出,正是国家战略意志的体现。

    第3章 行业数字化转型需求

    (1)中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。

    从传统产业来看,伴随要素成本上升、资源环境压力加大、产能过剩持续,以及后发国家工业化和发达国家再工业化的双重挤压,以往依靠要素驱动和依赖低成本竞争的增长模式越来越难以为继,迫切需要转型发展。

    (2)行业数字化转型正是中国产业转型升级的重要动力之一

    数字化转型既包括处于较低发展阶段的企业提高信息化水平,也包括处于较高发展阶段的企业实现数字化、网络化、智能化。

    工业、农业、能源等传统行业,以及交通、安防等各个行业,均存在数字化转型的强烈意愿。

    以汽车产业为例,全球市场陷入低迷,盈利下滑,中国市场销量在2019年将下滑8%,预计在2480万辆。为了应对挑战,车企积极进行新四化“智能化、网联化、电动化、共享化”探索。电动化方面,中国新能源汽车销售持续增长,预计2019年达到170万辆,2020年达到200万辆。

    网联化方面,工信部在2018年12月25日发布《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》,明确提出到2020年车联网用户渗透率达到30%以上,新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。5G网络发展将助力汽车产业网联化达到此目标

    在汽车制造环节,工厂车间将出现更多的无线连接,未来工厂中所有智能单元均可基于5G无线组网,生产流程和智能装备的组合可快速灵活调整,以适应市场的变化和客户需求越来越个性化、定制化的趋势。在汽车使用环节,基于5G网络的大带宽、广连接、高可靠低时延,可实现对汽车的全面感知,精准决策,和实时控制。5G将助力汽车产业实现数字化转型

    第4章 运营商竞争态势

    韩国媒体报道,韩国加入5G服务的用户在2019年6月10日突破100万人,此时距离韩国5G商用化仅有69天。韩国三大运营商SK电讯,KT和LG U+为争取用户大打“价格战”,对5G手机进行高额补贴。美国AT&T,Verizon,T-Mobile和Sprint,出于市场竞争需要,均在积极进行5G商用部署。以AT&T 为例,分步推进5G网络部署,首批覆盖12个城市,第二批增加约10个城市。同时,AT&T努力把4G时代积累的企业解决方案经验延伸到5G,积极开发零售、医疗、金融、教育、安全等垂直行业创新应用。

    从运营商角度看,你不积极上5G,竞争对手抢先上了5G,你的用户资源就会流失,业绩就会下滑,这是运营商不可承受之重。竞争的压力,逼迫运营商抢跑5G。国内运营商也面临同样的情况,当然和海外运营商相比,国内运营商除了商业竞争压力之外,还承担着非商业性质的普遍服务义务,即国家任务。

    中国移动:2019年中国移动将在全国范围内建设超过5万个5G基站,在超过50个城市实现5G商用服务;在2020年,将进一步扩大网络覆盖范围,在全国所有地级以上城市城区提供5G商用服务。中国移动实施“5G+计划”,一是推进5G+4G协同发展;二是推进5G+AI的融合创新;三是推进5G+Ecology生态共建;四是推进5G+X应用延展。

    中国电信:将在40多个城市建设NSA/SA混合组网的精品网络,力争在2020年率先启动面向SA的网络升级,对外开放基于SA的边缘计算、网络切片等5G差异化网络能力。同时加速云网融合,为5G赋予更多内涵。中国电信在上海重点发布了“5G行业云网解决方案”,为媒体、医疗、教育、金融、物联(水务、消防、车联网)、视频六大行业提供服务。

    中国联通:实施“7+33+N”5G建网战略,即在北京、上海、广州、深圳、南京、杭州、雄安7大城市区实现连片覆盖,在福州、厦门等33个重点城市实现热点覆盖,在N个城市定制5G网中专网,同时构建各种行业应用场景。

    第5章 产业链上下游设备商推动

    5G产业链包括上游设备商,中游运营商,和下游终端设备商以及行业应用方案提供商。

    上游设备商:除了我们熟知的四大系统设备商华为、中兴、爱立信、诺基亚外,还包括芯片厂商(光电芯片、计算芯片、交换芯片、射频芯片等),基站天线/振子厂商,射频模块厂商(滤波器、功率放大器、射频开关等),基带模块厂商,PCB板厂商,光模块厂商,无光源器件厂商,光纤光缆厂商,小微基站厂商,铁塔厂商,承载设备厂商等。

    终端设备商:包括智能手机、智能网联汽车、智能家居等领域。行业应用方案提供商涉及各个行业,如车联网、工业互联网、智能医疗、智慧教育等。

    在中国4G建设饱和的情况下,产业链上游和下游的设备商将希望寄托于5G发展,成为顺理成章的事情。

    以智能手机为例,智能手机增长和智能手机普及率,都已经进入了存量市场阶段。而在存量市场环境下,中国智能手机市场未来机会点在于用户升级换机的需求,尤其是5G技术带来的换机需求。

    第6章 终端消费者对移动互联的需求

    全球2G GSM用户数突破1亿大关,  用了6年时间(1992年-1998年)。

    全球3G UMTS用户数突破1亿大关,用了5年时间(2001年-2006年)。

    全球4G LTE用户数突破1亿大关,  只用了3年时间(2010年-2013年),仅为2G时代用户发展时间的一半。消费者对新技术的接受度越来越高,尤其是中国消费者。

    一旦5G网络实现大面积覆盖,用户将迅速向5G转化

    同时,年轻人、高学历、居住在城市的成年人是最早接触智能手机的人群。在中国,年轻成年人是智能手机覆盖率最高的人群,2018年,91%的18岁到24岁成年人,89%的25岁到34岁成年人拥有智能手机。而这群人中存在大量“数字原生代”,即在智能手机和互联网上长大的人。数字原生代能够同时认知处理多种信息来源,天然具备积极拥抱新一代信息技术的诉求。比如在游戏、体育、娱乐、在线漫画和表演中,发展5G AR/VR服务,一定会受到年轻成年人的热烈追捧。

    (1)同样的地点、同样的人数,不同的时间点,人们对移动互联的需求在剧增。

      

    (2)终端数量的增长变化

    智能终端的数量在剧增,传统终端的数量在急剧的下降,而数字终端在缓慢增长。

    (3)流量的增长变化

    K => M => G => P => T => E => Z

    Kilo    K  1K字节 = 1,024个字节

    Meg     M 1M字节= 1,048,576字节

    Giga      G 1G字节 = 1,073,741,824字节

    Tera     T  1T字节 = 1,099,511,627,776字节

    Peta    P  1P 字节= 1,125,899,906,842,624字节

    Exa     E  1E字节 = 1,152,921,504,606,846,976字节

    Zetta    Z  1Z字节 = 1,180,591,620,717,411,303,424字节

    Yotta    Y 1Y字节 = 1,208,925,819,614,629,174,706,176字节 

    第7章 智能化的万物互联(可编程的现实世界)

    从万物互联到万物智能时代的到来,

    我们周围的所有物品,包括花盆、门窗和皮鞋、腰带等很可能都会联网。

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    万物互联后,在云端对这些物品进行智能控制,将给我们的生活方式带来巨大变化。

    未来,人们可以随时随地进行视频学习,使学习不再需要以教室为基础,教育资源的界限将被打破。

    人工智能将打造全链接的数字生活和经济发展,惠及我们生活的方方面面,有助于提高政府办公、监管、服务、决策的智能化水平,更好地为人们提供方便、个性化的服务。


    参考:

    5G发展有哪些动力? - 知乎

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  • 数据驱动创新和优化 数据驱动,意味着以数据为核心,将企业的数据资产梳理清楚,对之进行集成、共享、挖掘,从而发现问题,驱动创新。 数据是最客观的,是最清晰的,数据能够帮助管理者化繁为简,透过复杂繁芜的...

    以下文章来源于凯哥讲故事系列 ,作者凯哥

    数字化时代已经到来

    1996年的时候《Being Digital》的作者Negroponte就提出数字化生活的概念,而20年以后的今天,我们已经进入了数字化的生活,移动互联网、物联网、手机、各种社交媒体、电子支付等各种数字化技术把我们的生活完全连接到了云端,连接到了网络。每一个消费者通过手机和设备,成为了一个巨大的数字化网络的一个节点,每时每刻,我们从云端获取各种信息,各种状态,浏览各种商品,从而实时的决定我们的决策和行动。

    数字化时代的三大特点

    数字化时代和过去有哪些不一样的地方呢?

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    信息透明

        过去,很多行业知识、数据、信息、方法等都是封闭的,而数字化时代首先的表现是信息透明。所有的文档、信息、影像等都通过手机、电脑、手环、穿戴设备等传输到了网络上,而在Web2.0时代催生出的UGC(User Generated Content)一下子打破了传统的知识的壁垒,原来相对封闭的信息一下子百花齐放的在网上产生,知乎、在行、得到等知识变现的应用更是把原来行业的知识、专业信息也都快速、批量的陈列在所有用户面前,大家的信息获得的渠道千万倍的增长。

        信息透明给这个社会带来的改变是巨大的,它从根本上打破了传统的物理世界的各种信息壁垒,极大的冲击了传统行业和社会形态。冲击最为明显的几个行业,比如媒体行业,信息咨询服务行业,在网上每一个人可以搜索到基本上所有的信息。

        知识和方法论的透明,让过去的专业壁垒大幅下降,专业咨询公司拥有的方法,掌握的知识,很多在互联网上也可以找到。信息透明让行业之间的边界模糊了,隔行如隔山这句话已经行不通。

    速度为王

    • 连接速度

        手机把人和互联网连接在一起,微信把朋友们连接在一起,传感器把工业世界连接进来。你的信息、状态、反馈时时刻刻被采集被连接,数字化把所有的一切都连接起来了

        传统的物理世界,建立连接的速度是很慢的。没有连接,就形成了一个个的行业孤岛,商业孤岛,孤岛之间信息不透明,生产者、消费者、渠道商、分销商等界限分明,产品和服务没有办法直接快速的触达用户端,中间过程繁琐导致成本高,反馈慢。而数字化的时代,连接速度几何倍速的提高,这一点最明显的就是物流和支付行业。数字化就像一条条道路,连接了物理世界的一切,四通八达,无孔不入。

    • 反馈速度

        原来传统工业生产模式,获得消费者的反馈非常缓慢,所以产品更新速度也受到局限。为了解决快速采集反馈的问题,都形成了过去的一个巨大的产业,市场调研公司。

        数字化的时代,评论,反馈的速度是可以做到实时的,而厂家和服务商也在利用反馈的速度来优化自己的产品和服务。这样在产品的设想之初就能够基于用户的反馈,需求来驱动设计和开发,降低了需求和服务之间的差距。

    • 创新速度

    创新的速度决定了每一个企业的竞争力,如何快速的产生创新想法,并且快速落地,快速反馈,快速投资运营成为优势业务,决定了企业的生死

    边界消失

        设想一下,有一天你打上了滴滴以后,你可以在手机上选择不同的环境模式,比如:“KTV”模式还是“会议模式”。

        当你选择"KTV"模式以后,后排升起一个隔音屏,立刻出租车成为了一个迷你的KTV,你可以和朋友在后座尽情放歌。

        当你选择会议模式后,屏幕上出现了其他的会议同事,你们可以在车上展开讨论,并且将讨论结果实时上传到云上分享给其他的同事。

        这个时候,你能说滴滴仅仅是一个出租车公司,或者是出行公司么?

        请不要把这个当做一个玩笑,也许这个已经纳入了程维的计划之中。

        物理世界的一切都会被数字化,数字化技术把一切都连接起来,原来传统世界的地理位置,时间跨度,商业模式,职业,岗位,技能,一切的被连接成一张立体的网,都可以通过一个点寻找到另外一个点。所以原来的行业边界,组织边界,职位边界,角色边界,都被数字化所链接,所打破。

        这个对于企业服务市场来说,是一个巨大的挑战,边界的消失带来的是从观念上,经营模式上的彻底的改变。

        数字化已经覆盖了很多的消费者场景,而这一点直接影响到了企业端,对传统的企业经营带来了很大的影响。所以,很多企业都在强调要进行数字化转型。

        2016年Gartner发表了一篇文章“Now Is Time for Digital Transformation”[1],报告中提到CIO必须通过重构组织、流程和他们的业务来进行进行数字化转型。

    数字化转型是什么

        说到数字化转型,首先要说什么是数字化。

        数字化是英语Digitalization翻译过来的,而英语中跟数字化相关的词有以下三个:

        Digitization:数字化,指的是“模拟信息转换成数字形式(按照目前的技术就是二进制的数据)”。

        Digitalization:数字化,这个和Digitization的区别,是Digitalization是从模拟型号转化成数字信号的过程。

        那么Digital Transformation:被描述为是“数字化带来的整体和社会效应”,数字化技术使数字化的过程得以实现,从而为改变和改造现有的商业模式,消费模式,乃至社会经济结构、法律和政策措施、组织模式、文化形式带来了更多的机会。

        所以,数字化转型强调的是带来的效果,是区别于传统的组织形式、沟通形式、技术手段所产生的变化本身。

    流程定义的世界到数据定义的世界

        从企业信息化建设伊始到现在,一直都在做一件事情,那就是将物理世界的流程在信息世界中定义一遍,传统的信息系统是流程驱动的。

        而过去的企业转型也一直是围绕着流程来走的,从最早的信息化系统建设,将线下业务流程搬到线上,信息化,再到BPR业务流程再造。

        那么数字化转型和流程再造的区别是什么?很重要的是企业原来的运营模式和数字化时代的运营模式发生了根本性的变化。

        传统的企业运营模式是工业化生产的理念,流程化的管理,在标准化的基础上,将一个价值链分解成一个个的流程节点,然后将一个节点对应到一个小的组织,由这个组织来负责这个节点的工作。这样,整个一个价值链可以并行的运转,然后通过流程把工作串起来。这在过去的工业化时代,的确提高了企业的管理效率,带来了规模化的生产。

        所以在十年前,凯哥做ERP实施的时候,特别提到的,就是标准化,精益化和集约化。而业务流程则是一切的基础。我们做规划,做系统,最重要的就是梳理流程,一层层一级级的流程图,而流程梳理过程中最痛苦的就是节点与节点的关系,也就是一个个的连接线。

        因为,我们会发现,我们要将一个业务流,价值流拆成几个流程,由多个组织实现,需要定义清楚责权利,分工界面,而从事情本身来讲,他就是一体的,是不可分的,不是那么的清晰,总会有一些灰色的模糊地带。

        于是,这些模糊地带就成了流程再造中最困难的节点,六西格玛和其他工具旨在改进和改进这些流程,发现浪费,以提高效率,重点和质量。

        而在数字化时代,数字化转型的很重要的目的就是缩小企业目前做或可能做的流程,流程转化为软件,实现了自动化,剩下的就是数据。数字化将运营过程沉淀成数据,这使管理者可以从数据视角而不是过程视角来查看他们的业务。

        随着数据的出现以及将这些数据与指标或问题联系起来的能力,它使组织不仅能够变得更有效率,而且还能改变它的功能。通过数据镜头而不是过程镜头观看世界带来的商业影响是超强大的。

        在流程驱动的世界中,流程是最重要的,很多时候陷入了为了正确的流程而制定流程,而忘记了流程本身的意义所在。

        数字化转型的一个工作就是将过去那么多年建立起来的流程自动化,无形化,敏捷化。因为既然是流程,那就是别人之前设计好的,而现在的业务现状、竞争格局,客户需求,无时无刻不在发生变化,用过去的流程来管理和制约现在和未来的变化,这是不可能的事情。

        如何去发现变化,预测变化,只有数据。

        大西洋彼岸的蝴蝶扇了一下翅膀,带来了印度洋上的一场雷暴。看似相隔万里,虚无缥缈,但是物理世界的一切都是可以用数据度量的。

        一切的现象乃至谜题,背后都有规律可寻,而这个规律就是业务模型,如何将业务模型建成数据模型,来指导更多的业务场景,这就是数据工作者要去做的事情。网上广为流产的林彪打仗的故事,时刻采集一切的战地信息,从敌人的枪支弹药,供给粮草,衣着打扮到时间地点,一切都是数据,一切都是线索。

    数据包含了一切的事实,数据包含着一切的本质。

        取代以流程为核心,建立从数据出发的管理体系,用数据驱动业务的运营,战略的制定和创新的产生,是数字化转型最核心的工作。

    数据驱动的数字化转型

        传统咨询公司为企业提供转型服务的两大法宝,是方法论和最佳实践。

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        这还是没有逃出流程定义的世界的逻辑,方法论,是经验的总结,是体系的沉淀,是非常重要的。但是,我们前面提到,方法论这种知识类的东西,在数字化时代,已经完全透明了,你能掌握的方法,别人也掌握了,你知道的体系,别人也知道了,所以这一点来说,方法论本身并不是核心壁垒了。

        最佳实践,也就是案例分析,我们以前打项目,客户最看重的就是案例。你做过哪些其他同类型的项目啊,多多益善,我们看看别人怎么做的。过去的竞争是下象棋,你只要把你行业里的头部竞争对手干掉,你就高枕无忧了。但是,现在的竞争是下多维立体围棋,还是在一个无边际的棋盘上,你也不知道你的对手是谁,在哪里,所以这种所谓的最佳实践,作为参考的价值越来越小。

        用流程驱动的思路,通过定性的调研访谈,会议讨论的方式来推进数字化转型的方法已经越来越不能满足企业需求。很多时候,我们发现,这种访谈调研,分解到几级流程,试图通过经验性的分析,所带来的,很多时候,都是无止无休的争论,博弈,各种出于自身利益角度的诡辩,而不反应真实的业务,达不到最终的转型的目的。

        过去的十几年的信息化建设,很多企业已经积累了大量的数据,从数据中挖掘和分析价值,从流程驱动到数据驱动的数字化转型体系,这是数字化转型的一个颠覆性变革。

    数据驱动创新和优化

        数据驱动,意味着以数据为核心,将企业的数据资产梳理清楚,对之进行集成、共享、挖掘,从而发现问题,驱动创新。

        数据是最客观的,是最清晰的,数据能够帮助管理者化繁为简,透过复杂繁芜的流程看到业务的本质,更好地优化决策。

        某世界顶级能源行业客户,内部的管理非常的标准化,所有的业务都分解到流程,结点,每一个任务都有人专业负责,然后通过各种KPI来度量考核。但是,近几年,发现随着新能源产业革命带来的冲击,以前的那种方法不起作用了,不管内部如何的规范,如何提高效率,都无法提升销量,无法提升经销商的业绩。我们帮助客户进行数据分析,发现本来相对简单的业务,由于部门割据,角色繁多,一套数据被反复的解读、二次加工,产生了不同的口径,不同的维度的报表,然后这些报表又被在不同的场合被作为事实的依据来指导不同的决策。

        不论多少部门和分工,对于一个企业来讲,所有的业务的本质和目标只有一个,

        传统企业由于流程和组织的划分,将原本统一的数据割裂,产生了不同的解读,不仅无法提高效率,更是在应对市场外部变化的道路上越走越远。

        将数据利用好,能够从两方面推动企业的数字化转型:

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    驱动创新

        从数据中发现规律,发现价值,能够产生更多的创新,特别是那些原来人的经验所不能够洞察和理解的。

        传统的数据仓库,商业智能的核心还是人的经验,而随着行业边界的消失,海量的数据涌入,谁都无法掌握全面的信息,一个小的决策都会带来大量的信息的关联分析,靠人的经验决策风险巨大,并且随机性太高。

        举个实例来说,地产行业的投资研究是最重要的环节,每天全国有众多的地块在拍卖,买哪一块不买哪一块,用多少成本去购买,买回来盖什么类型的产品。这个决定至关重要,对错直接决定这个项目的成败。而过去这类型的决定,更多的是靠经验拍脑袋。但是,现在众多的房地产企业都在寻找利用数据来做投研,结合行业宏观信息数据,消费数据,历史的销量数据等,来建立投研模型。

        在数据资产中,产生洞察,驱动创新,利用数据可视化,建模,算法,来发现经验不能触达的部分。

        比如,我们在一个智慧物流的数据探索的项目中,发现运力与区域的关系,在几千万条的货运数据中,发现一些地区之间的货物运输是有模式和规律的,这些规律在一定的时间内是生效的,这就带来了巨大的价值。原来的货运定价相对是固定的,静态的,而当我们洞察了这样的规律后,就可以动态定价,针对不同的地区,不同的路线,不同的货物差异化定价。

        所以,企业需要拥有一个全面、开放、方便、快捷探索数据价值的体系,在数据中去发现洞察,产生创新。

    优化流程

        数据驱动创新,这一点在行业里已经被广泛认知了。同时,数据能够帮助企业去优化原来的业务流程和系统。

        一个企业,流程的固化过程,信息化建设的过程是漫长的,这过程中,有太多的噪音和干扰。利益的博弈,格局的重组,风险的考量,所以,现在我们所看到的业务系统的流程,是附加了太多的组织、人员、利益、风险的因素的综合体,复杂而不能被清晰地理解。

        如果从流程本身去优化,是不可能的,就像大力士不可能造出一个自己举不起的锤子。而,所有的流程都会沉淀成数据,数据是最本质的反射。不论业务流程多么复杂,物理世界的本质是清晰地,数据之间的关联是清晰的,从数据出发可以越过流程的迷雾,快速到达业务的本质。

        我们所做的数据咨询的项目有太多这样的例子。我们会发现一个本来很清晰的业务,由于流程和组织结构,运营分块的原因,被打上了众多的内部管理的标签,从ID到属性,但是这些本身对于最终的用户,是不产生价值的,名义上都是为了方便内部的管理。真的方便了管理么?

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