目前关于虚拟现实与增强现实的信息查阅还是比较困难的，毕竟不如互联网的普及度高，于是VR-AR协会就收录了超过一千家企业的信息创建检索系统。 对于想进一步了解VR-AR这个行业的用户来讲，查询了解一个AR、VR公司的详细信息成为一个巨大的挑战，比如公司的业务及办公地点。现在，
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上海证券交易所发布《贯彻“两山”理念+沪市ESG实践二十年》，从2284家上市公司中遴选出32家ESG标杆企业，覆盖钢铁、金融、家电等17个重点行业。其中，海尔智家是家电行业唯一入选企业。报告指出，ESG理念在中国资本市场扎根二十多年，推动企业从规模增长转向高质量发展。海尔智家ESG实践具有“早、广、深”特点，2012年就将绿色理念融入战略，立足全球视野提供绿色解决方案，探索产品全生命周期减碳。ESG不仅是成本，更是投资和竞争力，为更多中国企业提供高质量发展路径。
企业微信5.0终于来了。 不同于过去版本发布，几乎场场都把“私域”相关能力作为重点，这一次，企微选择把重心放在了AI能力与办公协同。 AI切中的是企业日常协作中最棘手的效率痛点，而办公场景的延伸，则让“连接内外”真正变为现实。 这背后释放了一个信号:企微并不是在弱化私域，而是回到它更底层的定位—— 一个既能打通微信外部客户连接，又
2025年全球数字化浪潮加速，半导体存储市场迎来变革。中国企业江波龙凭借全链条存储解决方案能力，在数据中心、云计算、AI训练等核心场景取得突破。其即将推出的革命性产品SOCAMM采用LPDDR5X技术，带宽达传统DDR5的2.5倍，延迟降低20%，功耗仅为标准产品的1/3，并支持液冷技术优化数据中心PUE值。该产品通过14×90mm紧凑设计实现高密度部署，已与头部客户完成联合开发，未来将批量应用于NVIDIA Grace Blackwell等顶级平台。江波龙正加速构建"技术-产品-生态"闭环，第二代SOCAMM带宽将达400GB/s，并与戴尔、联想等厂商深化合作推动方案标准化。在绿色数据中心、边缘计算、智能驾驶等新兴领域持续拓展，有望成为全球存储新范式的定义者。
文章主要介绍了2025年企业数字化转型面临的挑战及尘锋SCRM解决方案。当前企业数字化过程中普遍存在业务数据零散、系统难用等问题，导致效率低下。尘锋SCRM作为行业领先的智能客户运营平台，通过AI赋能覆盖获客、销售转化、客户运营等全业务流程，提供自动化线索对接、销售SOP、智能工单等功能，已帮助医疗、汽车、家居等行业客户提升线索利用率60%、转化率30%。其创新的一键拉群等功能显著减轻运营负担，并通过多项安全认证确保数据安全。文章建议企业选择真正适配业务需求的数字化工具，以尘锋SCRM为例说明优质SCRM系统能有效推动企业高效增长。
中国制造业数字化转型加速推进，"灯塔工厂"成为行业标杆。世界经济论坛与麦肯锡联合评选的全球灯塔工厂榜单显示，中国已有79家工厂入选，占比42%居世界首位。家电行业表现突出，其中海尔以10座灯塔工厂领跑行业，其胶州空调互联工厂通过数字化技术实现精准预测和品质提升。在5G、AI等技术推动下，中国制造业智能化转型正迈向更深层次，未来将有更多中国企业跻身灯塔工厂行列，为全球制造业升级贡献中国智慧。
传统企业决策依赖管理者经验与直觉，存在主观性、信息不全面、数据处理滞后等问题，常导致决策偏差。人工智能技术通过大数据分析与智能算法，推动决策从“经验驱动”转向“数据驱动”，提升精准度与效率。启信慧眼等工具整合多维度数据，构建智能决策系统，助力企业规避风险、捕捉机遇，实现科学高效的数字化转型。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
中国企业在全球化竞争中实现从市场追随者到规则制定者的转变。卡萨帝洗碗机主导制定的多腔洗碗机核心性能测试方法被纳入国际电工委员会标准体系，成为行业首个参与IEC标准制定的品牌。通过双层抽屉设计等产品创新，以及聚焦洁净效果、干燥性能等四大维度的标准创新，卡萨帝推动中国企业在全球洗碗机行业掌握更多话语权，带动技术标准与解决方案加速"出海"，提升中国企业在全球产业体系中的话语权。
七部门联合印发《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，明确到2027年实现关键技术突破，建立技术、产业和标准体系。脑机接口被确立为战略性新兴产业，在医疗康复、智能交互等核心场景加速落地。目前技术发展面临信号解码精度和多模态信息融合两大瓶颈，需多学科协同攻关。虽然全球市场规模预计达4000亿美元，但实际营收规模仍较小，产业处于早期发展阶段。最终目标是将技术转化为安全可靠的产品，真正服务于人类需求。
AI项目规模化应用面临不可预测的运营成本挑战，尤其是大模型API调用费用难以精准预测，导致项目ROI计算失效。成本失控源于计费维度复杂、价格变动频繁及用户行为影响。领先企业通过成本管控前移，在项目可行性分析阶段引入AIbase等成本计算工具，实现成本可视化，支持技术选型和预算建模，从被动应对转向主动管理，提升AI应用的经济性和可持续竞争力。
