高校专业调整趋势 - 2025年沈阳航空航天大学申报低空技术与工程、智能飞行器技术、无人驾驶航空器系统工程、碳中和科学与工程等4个新专业，撤销车辆工程、工业工程等6个专业 [3] - 湘潭大学2024年申报运动训练专业，撤销电子信息科学与技术等7个专业，预备案电子信息材料专业 [3] - 东北师范大学2025年拟撤销财政学等7个本科专业，拟新申报数据科学等4个专业 [4] - 2025年高校拟增设专业中，低空技术与工程、人工智能、数字经济、机器人工程等热门专业数量较多，均超过10个 [4] 政策导向与产业需求 - 教育部要求以国家战略、市场需求和科技发展为牵引优化专业设置，深化新工科、新医科等建设 [5] - 支持高校布局集成电路、人工智能、量子科技、新能源、低空经济等战略性新兴产业相关专业 [5] - 高校需加快专业调整设置以适应市场需求变化，把有限资源投入国民经济亟需领域 [7][8] 专业撤销情况 - 2020-2024年高校撤销专业数量前五：信息管理与信息系统(160个)、公共事业管理(138个)、信息与计算科学(123个)、市场营销(104个)、产品设计(93个) [7] - 信息管理与信息系统专业因大数据技术发展与社会需求脱节，部分高校转向开设大数据管理与应用等新专业 [7] 教师分流机制 - 专业撤销后教师分流途径：转至相近专业授课、讲授公共基础课、转岗行政或教辅岗位、跳槽其他学校 [9] - 部分高校建立保障措施帮助教师完成教职转换，如安徽工业大学明确要求做好教师分流与转岗事宜 [9]

数据内容概述 - 资料名称：2024-2005年上市公司动态能力数据，涵盖创新能力、吸收能力和适应能力三种动态能力指标 [1] - 数据范围：参考C刊《证券市场导报》莫冬燕（2023）的研究方法，企业适应能力通过研发、广告和资本支出强度的变异系数衡量，变异系数越小适应能力越强 [1] - 资料范围：包含6万多个样本观测值，涉及5688家企业，提供原始数据、处理代码和最终动态能力处理结果 [1] 数据来源与处理 - 数据来源：通过Python软件从巨潮网爬取2011-2020年A股上市公司年报，利用文本分析统计大数据相关关键词频次并作对数化转换，作为企业大数据技术应用水平（BD）的衡量指标 [3] - 数据处理：创新能力（Innov）通过研发支出强度和发明专利数量标准化后求和衡量，吸收能力（Absorb）直接采用研发支出强度（研发支出/营业收入） [4] - 数据更新：2024年数据已更新，由专业老师整理，确保百分百真实准确，无售后问题 [2] 研究方法与模型 - 变量定义：控制变量包括资产负债率（Lev）、总资产回报率（Roa）、总资产周转率（Turn）等，同时控制行业和年度效应 [5] - 模型设定：检验大数据技术应用对真实活动盈余管理（REM）的影响，构建模型REM = β0 + β1BD + Ctrls + Indus + Year + ε，预期BD系数显著为负 [5] - 交互作用检验：在模型中加入企业动态能力与大数据技术应用的交互项，以分析动态能力的调节作用 [5] 数据示例 - 示例数据：以股票代码000012（南玻A）为例，展示2014-2024年吸收能力、创新能力和适应能力的具体数值，如2024年创新能力为1.554845，适应能力为-0.83319972 [6] - 数据特点：动态能力指标逐年变化，如南玻A的创新能力从2014年的0.63958496提升至2024年的1.554845 [6]

优化就业公共服务体系 - 提升就业服务可及性与便捷度，深化数字赋能，推动教育供给与产业需求动态适配以促进高质量充分就业 [1] - 建议构建青年创新支持体系，成立省青年创新创业联席会议统筹科技、人社、教育等部门资源 [1] - 在社区党群服务中心创新设立"红色就业驿站"，打造集就业招聘、创业帮扶、技能提升、权益维护于一体的综合性服务平台 [1] 校企合作与人才培养 - 校企合作是应对经济结构调整和产业升级的关键，建议出台多维激励政策并建立省级校企合作信息服务平台 [2] - 建设与企业生产接轨的实训基地、科研平台，探索双向挂职机制做优师资 [2] - 加强高校就业创业指导教师队伍建设，引导毕业生树立正确就业观并拓展基层就业渠道 [2] 数字化就业服务 - 建议破除数据壁垒，依托省级政务云底座构建数智就业服务平台，实现全省就业信息"一网通览" [2] - 实时汇聚岗位信息等核心数据，实现求职招聘"一键通达"、政策服务"一站获取" [2] 新业态用工与产业转型 - 针对新业态行业用工特点制定差异化政策，推动行业协会制定用工规范和劳动标准 [3] - 支持新业态企业探索非全日制用工、劳务外包、共享用工等多元模式 [3] - 聚焦人工智能等前沿领域培育新兴企业，形成新企业增加新岗位的联动效应 [3] 教育与技能提升 - 动态调整学科专业以提高与产业、技术体系的匹配度，构建市场需求导向的课程体系 [3] - 及时更新职业培训目录，动态调整培训内容，加快打造辽宁职业培训新高地 [3] - 为传统产业工人提供持续教育和技术更新渠道以应对人工智能对就业的影响 [3]

政策支持 - 重庆市出台《重庆市支持科技影视产业高质量发展的若干激励政策》，对委托在渝企业提供数字内容技术服务且费用达200万元及以上的项目给予15%补助，单个项目最高不超过500万元 [1] - 多地出台新政策举措加速数字文化资源规模化和集成化进程，利好文化消费新场景解锁 [1] - 2022年5月中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》，2025年1月国务院办公厅印发《关于推动文化高质量发展的若干经济政策》，支持文化和科技融合企业发展 [2] 产业发展现状 - 2023年我国数字文化产业营业收入约为48684亿元，预计2024-2029年年均复合增长率约11%，2029年将达到97464亿元 [3] - 数字文化产业涵盖网络视听、数字动漫、游戏电竞等多个细分赛道 [2] - 当前产业呈现微短剧强势"出海"、传统文化焕发新活力等特征 [3] 地方发展举措 - 多地将培育数字文化产业发力点放在企业上，包括促成文化企事业单位项目合作、给予高额补贴、成立科技项目鼓励技术攻关等 [1] - 地方相关部门通过多元化举措支持数字文化企业做大做强，加快培育核心竞争力较强的龙头企业 [2] 行业挑战与建议 - 产业面临技术应用碎片化、产业集聚效应弱、知识产权保护机制不完善等短板 [3] - 建议建立"政策引导、平台赋能、龙头企业引领、协会服务"联合工作机制，推动文化企业"上云用数赋智" [3] - 需加强网络空间治理和数字版权保护力度 [3]

数字化转型核心观点 - 数字化转型是企业战略定位、运营模式、创新能力及文化基因的全面革新，重塑商业生态格局 [1] - 通过四大核心维度（运营效率、创新模式、客户关系、组织形态）重构企业竞争优势 [1][15] 运营效率提升 - 某家电巨头通过数字化系统构建"需求感知网络"，实时抓取120个电商平台及3000家线下门店数据，库存周转率提升40%，缺货损失降低58% [2] - 某航空发动机制造商应用数字孪生技术，研发周期从8个月缩短至4个月，成本降低60%，物理原型数量从15个减至3个 [2] - 某快时尚品牌建立"敏捷供应链中台"，将120家上下游企业接入同一平台，产品上架周期从90天压缩至7天 [3] 创新模式裂变 - 某医疗设备厂商构建"开放式创新平台"，整合高校及医疗机构资源，新型CT扫描仪肿瘤检测准确率从85%提升至97% [6] - 某轮胎制造商植入物联网传感器，推出"轮胎全生命周期管理服务"，服务收入占比三年内突破40% [6] - 某运动品牌通过"虚拟试衣实验室"收集用户反馈，改进款运动鞋首月销量达50万双 [7] 客户关系重构 - 某汽车品牌建立"车主生态平台"，女性车主占比从15%提升至35%，车主消费频次提升3倍 [9] - 某工业零部件供应商为客户提供"智能库存管理系统"，订单稳定性提升70% [9][10] - 某餐饮连锁品牌通过小程序分析客户反馈，翻台率提升25%，满意度从82分升至91分 [10] 组织形态进化 - 某科技集团采用"项目制作战单元"，市场响应速度提升6倍，项目交付成功率从75%升至92% [12] - 某制造企业打造"智能知识图谱"，知识复用率提升80%，员工技能成长周期缩短50% [12][13] - 某互联网企业推行"数据驱动决策"文化，用户留存率提升40% [13]

AI高考志愿填报行业现状 - 阿里旗下夸克AI高考志愿大模型在6月25日迎来访问高峰，累计生成超300万份志愿报告[1] - 行业出现免费AI大模型与付费"志愿卡"服务并存现象，付费服务价格约100元/次[3] - 部分平台提供细化功能，包括院校种类划分、专业录取概率和招生人数等分类选项[3] 技术应用特点 - AI系统通过整合公开院校专业信息形成数据库，支持输入分数、科目、地域偏好等生成志愿报告[1] - 典型AI志愿报告包含30余所院校的100多个专业推荐，按"冲稳保"三档排列[2] - 系统可根据目标院校、专业地域偏好、职业倾向等自定义选项提升推荐精准度[2] 用户使用行为 - 考生普遍将AI报告作为参考工具而非决策依据，使用后仍会咨询招生办或查询官网[6][8] - 用户常同时使用多个AI平台进行报告比对，发现不同平台推荐策略存在激进/保守差异[6] - 付费用户认为平台数据库约80%内容值得参考，但对最终准确性持保留态度[4] 行业监管动态 - 北京市网信办联合多部门对132家备案大模型企业开展专项合规指导[8] - 监管部门要求企业将合规要求贯穿数据采集、模型训练、服务输出全流程[8] - 各平台均在显著位置标注AI报告仅供参考的提示信息[8] 技术局限性 - AI推荐主要基于往年分数排位预测，难以应对当年录取分数波动[6] - 系统无法处理专业未来发展、个人兴趣等主观信息，存在信息差问题[9] - 专家指出AI存在"幻觉"风险，可能输出看似合理实则错误的信息[7]

研究范式转型 - 数字技术推动软科学研究范式从专家驱动向数据驱动转变，强调运用数字技术揭示数据规律以提升决策质量与效率 [1] - 专家驱动范式依赖理论框架和逻辑推演，数据驱动范式则通过大数据分析解析海量数据的内在关联 [1] - 当前转型面临路径依赖和系统性要素适配不足的制约，需协同数据方法模型、数字人才储备和数据资源三大要素 [1] 转型路径解析 - 需建立数据与专家智慧双轮驱动模式，结合定性经验与定量算法优势互补 [2] - 通过人机协同明确研究问题与解决方案，同时将专家经验内嵌算法以增强模型分析能力 [2] - 战略层面需将数据思维纳入规划，理念层面需营造数据驱动文化氛围 [3] 人才与资源建设 - 加强数据能力培养，打造熟悉大数据技术、方法和精准分析的专门人才 [3] - 引进复合型人才，融合数据科学与软科学背景以满足数据驱动研究需求 [3] - 强化数据资源管理，建设特色数据库并整合外部数据形成跨领域主题库 [4] 方法与模型创新 - 加快算法模型开发，推动机器学习等技术嵌入研究流程实现定性向定量跃迁 [5] - 推动跨学科方法融合，从多学科角度解析数据以构建大数据时代研究方法体系 [5]

济南优势工业产品目录概况 - 济南市工业和信息化局自2020年起连续发布六期《济南优势工业产品目录》，涵盖11大领域、978家企业的3997种优势工业产品 [1] - 产品领域分布：电子信息类企业210家 机械装备设备类企业394家 冶金金属类企业116家 食品饮品类企业83家 化工新材料类企业77家 建材类企业40家 纺织服装类企业31家 家具家电类企业20家 纸制印刷类10家 [1] 目录核心特点 - **覆盖面广**：构建与重点产业布局深度匹配的优质产品体系，涉及13条标志性产业链和34条重点产业链 [1][2] - **遴选标准严**：采用"资质认可 合规前置 动态管理"原则，聚焦"首台（套）""首批次""首版次"等标杆产品 [2] - **推广渠道多元**：线上通过"泉惠企"平台及新媒体发布，线下通过展会发放近万册目录 [2] - **产品创新性强**：涵盖智能制造 新能源 智能网联等领域，包括四足仿生机器人 燃料电池控制系统等前沿技术产品 [2] 未来发展方向 - 持续扩充目录优质供给，重点加强对"链上精品"的摸底遴选 [1][2] - 强化供需对接和市场推广，助力企业拓展市场空间 [2]

发行概况 - 公司拟公开发行3900万股，占发行后总股本25%，计划募集资金4.75亿元 [1] - 募集资金投向：输电线路立体化巡检与大数据分析平台技术研发及产业化项目（投资额2.0945亿元，占比44.1%）、维保基地及服务网点建设项目（5267.8万元，占比11.09%）、研发中心项目（5282.85万元，占比11.12%）、补充流动资金（1.6亿元，占比33.69%）[2] - 申购日期为2025年6月20日，发行前每股净资产7.29元 [4] 业务与市场 - 主营业务为工业物联网智能终端及系统解决方案，核心产品包括输电线路智能巡检系统、变电站智能辅控系统及移动智能终端 [2] - 2024年营收构成：输电线路智能巡检系统占比64.8%（6.509亿元），移动智能终端占比10.2%（1.02亿元）[7] - 客户覆盖国家电网、南方电网、三大通信运营商等，销售区域从山东省扩展至全国及部分海外市场 [2] 财务表现 - 2024年营业总收入10.051亿元，同比增长7.97%；扣非净利润1.632亿元，同比增长11.48% [5] - 2024年毛利率33.3%，净利率15.02%，均高于行业均值（毛利率32.89%，净利率13.32%）[10][11] - 2024年加权平均净资产收益率18.26%，投入资本回报率17.9% [22] - 2024年经营活动现金流净额1.52亿元，同比大增103.07% [27] 运营效率 - 2024年总资产周转率0.85次，固定资产周转率14.56次，均显著高于行业中位数 [33][34] - 应收账款周转率3.21次，存货账面价值1.88亿元（占净资产22.05%），存货跌价准备计提比例8.81% [34][49] - 2024年流动比率1.92，速动比率1.64，2025Q1分别提升至2.05和1.69 [53] 发展战略 - 目标成为"行业物联网解决方案提供商"龙头企业，强化边缘计算、人工智能、大数据技术研发 [3] - 计划通过云、边、端产品形态扩展，深化电力、通信行业解决方案，并拓展其他行业应用 [3] 股东结构 - 第一大股东李全用持股47.27%，前十大股东合计持股83.84% [56] 资产与负债 - 2025Q1存货较上年末增长20.74%，占总资产比重上升3.05个百分点 [39] - 2025Q1应付票据及应付账款较上年末减少7.57%，合同负债增长21.38% [42] - 2024年资产负债率47.09%，高于行业均值43.89% [52]

公司动态 - 国网大同供电公司自主开发的业扩报装"AI员工"正式上线并完成首个用户供电方案答复测试[1] - 该AI系统通过向国家电网光明大模型提供法规规程、政策规则、技术导则等基础数据开发而成[3] - AI员工实现了从"人工主导"向"AI驱动"的转变，不同专业角色业务人员在供电方案答复前与用户"零接触"[4] 技术应用 - AI系统利用大数据分析用户地址周边电源需求、线路路径、开放容量等数据自动生成供电方案[4][5] - 系统具备扫描技术可识别上传文件完整性并校验全业务流程时间逻辑的正确性[5] - 目前已实现10千伏1250容量及以下用户的业扩流程全覆盖[6] 运营效率 - 应用AI员工后可在2个工作日内完成低压和高压单电源用户的供电方案答复[5] - 系统根据业扩经理任务承载分析随机派单任务以确保服务质量[5] - 用户可随时查询业扩办理流程、时间节点和投资界面及工程预估投资金额[5] 未来规划 - 公司计划新增智能推荐功能引导用户使用网上国网等数字化平台[6] - 将充电桩报装、临时用电、分布式光伏等16项高频业务纳入AI服务范围[6] - 通过开发自动派单、智能咨询等增值功能优化电力营商环境[6]