教育部在最新职教专业增补清单中正式设立【智能体技术应用专业】，这不仅是对“智能体黄金十年”产业浪潮的前瞻性响应，更是为即将到来的智能体时代储备核心人才的关键落子。它标志着我国职业教育的人才培养，正从传统的“授人以渔”（教技术）向“授人以创”（教创造智能工具）的更高维度迈进，旨在为这场变革培养一线的“数字工匠”。

教育部在最新职教专业增补清单中正式设立【智能体技术应用专业】，这不仅是对“智能体黄金十年”产业浪潮的前瞻性响应，更是为即将到来的智能体时代储备核心人才的关键落子。它标志着我国职业教育的人才培养，正从传统的“授人以渔”（教技术）向“授人以创”（教创造智能工具）的更高维度迈进，旨在为这场变革培养一线的“数字工匠”。

高质量数据与高质量数据集是企业数据治理的两个关键概念。高质量数据强调数据的可信度，需具备明确所有者、元数据、血缘追踪等特征；而高质量数据集则是专为AI训练设计的结构化数据整合。文章指出，企业当前更需优先建设高质量数据基础，通过系统化治理解决数据标准不一、口径混乱等问题。美林数据治理平台可助力企业实现数据资产的高质量管理。未来趋势将形成"Data for AI"和"AI

李飞飞最新论文提出“空间智能”与“世界模型”，揭示AI未来十年将扎根物理世界，构建能理解、生成、预测3D空间的智能系统。我们也尝试用 Marble 构建了一个小而真实的样本：一个完全由 AI 生成、可漫游的“蘑菇屋 3D 场景 Demo”，直观体现了世界模型的力量——AI 正在从语言迈向空间。

美林数据以“通用智能体+行业智能体+ AI工具箱”的三维矩阵，为企业提供的，不仅是技术，更是“从场景中来，到场景中去”的解决思路。让AI不止于工具，而是真正懂业务、能创造价值的合作伙伴。

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前面《智能制造与大数据——数据共享实现网络化》一文围绕智能制造发展的第二个阶段——“网络化”展开阐述，重点介绍通过主数据标准制定及数据处理等技术保障共享数据的一致性与完整性，从而实现网络化协同的目标。制造的进一步目标是在数字化和网络化的基础上实现智能化制造。本期，我们将继续和您分享“智能制造发展的第三阶段-智能化”。一、无处不在的“智能”应用近年来，随着高新科技与创新浪潮的发展，“智能”二字在我们

看完这篇，你将会了解：智能制造的含义及演化过程数字化制造的实质是什么？3.企业数字化建设过程中核心采集的数据有哪些？又是如何利用数据赋能业务的？背景世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期，在新一轮的科技革命和产业发展变革中，智能制造已成为世界强国抢占发展机遇的制高点和主攻方向。近几年我国也在不断发展和完善智能制造相关产业政策，布局规划制造强国的推进路径。以新一代信息技术的产业化和集成应用为重点

本篇概要：企业数据组织组建方式，企业数据组织的转型之路，企业数据部门在组织中的定位。企业数据组织组建方式企业在进行数据战略规划时的一个重要内容是构建企业数据组织，该组织虽是一个虚拟组织，但其中的核心部门是数据部门。大多数企业将已有的信息部门转型为数据部门，也有企业采用给经营管理部门或者调控部门赋能成为数据部门。每种组建方式都有其优劣势，在这里给大家逐一分析两种方式的优点及短板。企业数据组织的转型之

摘要： 为响应国家“双新”政策要求，解决职业教育与产业需求脱节问题，美林数据提出工业数智应用生产性实践中心建设方案，通过“双导向”（成果导向+工作过程导向）育人理念，构建“真场景、真项目、真流程”的实战化培养体系。方案以产业需求为出发点，绘制“产业-岗位-能力”三维图谱，逆向设计模块化课程与项目库；依托“一心五区”实景空间和全栈工业工具链，复现企业真实工作流程；创新引入“项目智能体”辅助教学，并推