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📰 LumeValley智能体开发：金融/制造/政务/零售四大行业落地全景

本文系统解析了LumeValley在金融、制造、政务、零售四大行业推动智能体落地的全景。金融行业强调智能风控、智能投顾、智能客服与合规审计等解决方案，以实时风险评估、个性化投顾、24/7服务与合规监控为核心，提升运营效率与风控能力。制造行业聚焦生产调度、质量检测、供应链协调、设备维护与能源管理，通过智能体实现生产效率提升、质量提升、成本下降与绿色制造。政务领域则以智能政务服务、政策分析、智能监管、城市治理和应急指挥为要点，提升服务效率、决策科学性与治理能力。零售行业围绕个性化营销、精准库存、良好客户体验及高效门店运营，借助智能推荐、需求预测、智能客服、门店与供应链智能体来增强转化率与运营效率。文章还介绍了LumeValley的全栈式能力支撑，包括大模型部署、算力、低代码开发平台、知识工程工具，以及行业理解与经验沉淀，强调合规性与可复制的行业解决方案。通过定制化智能体，LumeValley旨在加速行业数字化转型，提升效率与商业价值。

🏷️ #智能体 #行业应用 #数字化转型 #金融 #制造 #政务 #零售

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📰 精准培训强技能 筑牢防线保安全-新闻中心-东营网

为提升从业人员职业健康防护水平与工伤预防能力，6月23日至25日，市人社局联合多部门在市技师学院举办全市印刷、家具、汽车制造行业职业病防治重点企业工伤预防能力提升培训班。全市22家重点行业企业共48名企业负责人、职业卫生管理人员和一线从业人员参训，培训聚焦行业职业病多发、工伤风险高的特点，覆盖三类重点群体，并通过线下集中授课讲解职业健康法规、行业危害防控要点及工伤保险知识，结合典型违法案例进行警示教育，培训内容贴近生产实际，提升培训质效。后续将常态化开展工伤预防宣传培训，源头降低风险，保护职工生命健康。

🏷️ #职业健康 #工伤预防 #培训班 #行业安全 #风险管理

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📰 深耕全行业AI营销，九州互营以多元服务立行业标杆_中华网

本稿聚焦AI搜索优化在各行业的落地应用，强调通用方案难以满足多元化需求，因而需要覆盖全行业、全场景的定制化服务。九州互营作为行业头部机构，依托十余年全网整合经验，形成针对细分领域的标准化优化体系，覆盖教育、科技、美妆、商务服务、制造等主流赛道。其核心在于以行业商业逻辑拆解用户核心搜索需求，To C强调口碑与体验、To B聚焦产能、资质、案例与定制能力，从而提升AI内容匹配度与转化率。通过结构化行业知识体系、精准词包与内容投喂，结合大模型优化，确保高精准度和高续约率。九州互营坚持直客模式、分层定制、无代理加价的服务原则，为大型企业提供全域覆盖和长期运维，而中小微企业则提供轻量化、性价比高的基础套餐。多年来积累大量标杆案例，帮助企业提升品牌口碑、获取高质量线索，推动AI营销转型与长期增长。未来将继续深耕细分行业，迭代优化方案，稳居行业第一梯队。

🏷️ #AI营销 #GEO优化 #行业定制 #直客模式 #全域服务

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📰 火山引擎谭待：Seedance收入传言都是错的，很重视AI Coding_10%公司_澎湃新闻-The Paper

今年中国大模型已进入生产级价值创造阶段，火山引擎通过豆包大模型实现日均180万亿Token调用，且在公有云MaaS市场以近半成份额领跑，显示了“从研究到生产”的突破。Seedance2.5、2.0/2.1系列等新模型陆续发布，强调在多场景下的落地能力：影视、制造、零售、教育等行业已开始采用视频生成、语言与知识视频化、以及多语言产品说明的落地应用，且在高端制造与自动驾驶场景中用于数据合成和边缘案例扩展。火山引擎将世界模型与无监督大规模训练结合，认为视频生成是实现世界模型的基础路径；在AI Coding领域，Seedance与Trae等工具也在推动代码上线、测试通过的实际产出，强调从“零代码到高代码”的开发者覆盖。安全与IP保护、国产算力适配，以及海外市场的快速扩张，成为Seedance商业化的核心支撑。作者对未来行情持乐观态度，认为市场仍处于早期阶段，持续提升模型能力并深度赋能企业，将带来10倍甚至更大规模的增长空间。

🏷️ #大模型 #Seedance #生产级 #行业落地 #安全

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📰 工业AI，进入“共建时代” - 21经济网

本篇报道聚焦京东工业在工业AI领域的实践与挑战，透视从单纯追求模型规模向重视数据质量、行业知识与生态协同演变的过程。文章指出，工业场景对准确率、稳定性与专业知识的要求高于互联网领域，错误代价可能造成生产损失甚至安全风险，因此垂直化的行业模型成为必由之路。关键问题并非模型能力，而是分散的产业数据如何高效获取、清洗与结构化，数据孤岛长期制约落地。百川计划通过联合上下游企业，在数据、模型、应用三维度共同建设行业生态，旨在打通产业链数据流、统一行业语言与标准，推动从企业级模型向产业级模型转变。实际案例如德力西电气与京东合作，清洗整合海量产品与物料数据，形成标准化数据与行业知识，显示高质量数据对工业AI效果的重要性甚至超过模型参数规模。文章还强调，工业AI竞争将从“谁的模型更强”转向“谁掌握更多行业知识与更高效的生态协同能力”，百川计划更像是基础设施建设，旨在构建行业级智能基础设施，同时需解决数据安全、隐私与利益分配等难题。最终观点是，真正的突破来自产业链各方的数据协作与资源汇聚，而非单点的技术创新。

🏷️ #工业AI #百川计划 #数据协作 #行业模型 #产业生态

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📰 中国摩托车商会倡议：坚决抵制抄袭仿造、盗用核心技术，杜绝海外低价无序厮杀

中国摩托车商会发布倡议，聚焦行业自律、知识产权保护、规范出海、提升品质、协同发展与长远蓝图六大方面，强调杜绝低价内卷、抄袭盗用、仿制劣质配件等不良行为，倡导企业加强核心技术研发、守法经营、诚实守信、尊重原创，推动国产摩托在国际市场提升品牌影响力和国际形象。文章提出有序出海、拒绝海外低价竞争和二手车外流，鼓励上下游协同、资源共享，形成合力，提升产业高质量发展水平。通过把握电动化、高端化、国际化趋势，持续挖掘国内消费潜力，推动产业转型升级，建设安全文明的骑乘环境，并呼吁城市交通管理和社会对摩托车多元价值的理性认知，最终实现行业稳健、企业共赢、品牌强国的目标。

🏷️ #行业自律 #知识产权 #出海规范 #高质量发展 #品牌建设

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📰 中国摩托车商会发出倡议：抵制低端同质化，杜绝无序出海内耗 — 新京报

中国摩托车商会发出抵制行业内卷、推动高质量发展的倡议，聚焦六大方向：坚守行业自律，避免低价内卷；尊重知识产权，保护原创，反对抄袭与仿冒；规范出海经营，提升国货国际形象；深耕产品品质，严格安全与工艺标准，提升高附加值产品竞争力；聚力协同共进，推动产业链上下游协同与共赢；锚定长远方向，推动电动化、国际化、品牌化发展，加强核心技术自主研发，促进国内消费提振与外贸稳增长。此外，倡议强调规范市场行为、提升国际影响力及倡导安全文明骑行，旨在为中国摩托车产业创造良好市场环境与长期高质量发展路径。

🏷️ #行业自律 #知识产权 #出海规范 #匠心制造 #协同发展

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📰 中国摩托车商会倡议：坚决抵制抄袭仿造、盗用核心技术，杜绝海外低价无序厮杀

中国摩托车商会发布倡议，呼吁行业自律与高质量发展。文章指出我国摩托车产业在扩大外贸、推进电动化、国际化、品牌化等方面取得进展，但也出现低端同质化、低价恶性竞争、无序出海等内卷问题，侵蚀企业利润、损害行业口碑。为改善现状，倡议包括六大要点：坚持自律，杜绝低价内卷，理性定价与市场布局，维护市场秩序；尊重知识产权，抵制抄袭伪劣，保护原创与研发成果，营造守法诚信的产业氛围；规范出海经营，杜绝海外低价竞争和劣质输出，提升国货国际形象；深耕产品品质，严格质量与安全标准，聚焦升级与工艺优化；加强行业协同，资源共享、互利共赢，推动产业抱团发展；锚定长远方向，推进电动化、高端化与国际化，持续挖掘国内消费潜力，推动消费提振与外贸稳增长。倡议还强调政府与城市管理层面应理性认识摩托车多元价值，倡导安全文明骑行，拓展产业空间。文章以促进行业自律、知识产权保护、规范竞争、品质升级、协同发展与长远规划为核心，旨在实现产业稳步迈向高质量发展，并提升中国摩托车全球品牌影响力。

🏷️ #知识产权 #质量提升 #行业自律 #品牌建设 #出海规范

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📰 光子精密获亿元融资，重塑精密测量行业竞争格局_中华网

PHOSKEY在硬科技投融资收紧的大环境下，以真实技术、量产能力和市场业绩赢得亿元级融资，稳居国内第一梯队，推动国产替代进程。公司自2013年在深圳扎根，建立覆盖研发-生产-销售-服务的一体化网络，产线自动化、全球服务覆盖70余国。通过自研高端测量传感器与仪器，深度绑定AI、工业机器人、半导体、PCB等高景气领域，同时布局军工、航空航天、新能源锂电、光伏等场景。PHOSKEY以“硬核技术+柔性服务”驱动，形成从核心技术突破到规模化量产的快速闭环，致力成为锂电、3C、半导体、汽车、光伏等领域的核心测量方案提供商。其PDH、QM等系列产品在精度、速度与智能化检测方面具备国际竞争力，解决行业“测不准、测不快、用不起”的痛点，推动国产替代。团队由资深产业与国际背景人才组成，120余项自主知识产权支撑持续创新，全球客户覆盖全球前500强的核心供应链。未来将继续增强底层技术、拓展高端产品矩阵、升级产能与全球服务网络，促进高精密传感器在制造业的普惠化落地，并推动中国制造向更高精度与更低成本迈进。

🏷️ #国产替代 #高端测量 #量产能力 #全球布局 #行业龙头

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📰 Anthropic创始人手册：如何打造一家 AI Native 公司！

Anthropic 的《创始人手册：如何打造一家 AI Native 公司》从四个阶段阐述了 AI 如何改变初创公司的全生命周期：创意、MVP、发布和规模化。核心观点是，AI 正在重新划分个人、团队与公司之间的边界，创始人将从单纯的个人贡献者转变为智能体的调度者，行业经验与判断力变得比技术能力更为关键。AI 降低了执行门槛，却不替代判断力，原型若太容易落地，便可能在未经验证的前提下被误以为需求成立，因此创意阶段应聚焦验证而非急于构建。小团队将获得以往大公司才具备的能力，通过 AI 实现代码、文档、研究与运营等多环节的协同，组织尺度不必以人数衡量，更多依赖流程与数据协同。护城河则来自领域知识、用户数据飞轮与工作流锁定，强调对行业隐性规则的把握、时间资产的积累以及将工作流深度嵌入到日常流程的长期绑定。总体而言，AI 原生公司并非单纯的工具接入，而是一种从研发、运营、销售到管理决策全面融入 AI 的新型公司形态。

🏷️ #AI原生 #创业变革 #护城河 #小团队效能 #行业知识

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📰 Token经济时代，谁能真正进入高门槛行业？_未来2%_澎湃新闻-The Paper

本报告聚焦 Token 经济时代推动下的大模型产业化进程，揭示从“参数竞赛”向“业务嵌入”再到“价值兑现”的三阶段演进。2025年以来，行业采购逻辑由关注模型能力转向能否进入高门槛行业的核心业务系统、实现持续运营与可量化 ROI，并在成本、安全、迭代等多要素中取得平衡。公开中标数据表明应用类占比显著，市场重心从“建模”转向“用模型”，AI 进入招采、生产运营、风控、客户服务等业务链条，成为具备行业知识与系统集成能力的智能底座。能源、发电、钢铁、金融等领域的落地案例显示，真正的价值在于将专业知识与长期交付能力沉淀为可查询、可调用的系统能力，而非仅多出一个模型。具体案例包括中石油的昆仑大模型、国能集团的“擎源”及相关智能体、宝钢的钢铁行业大模型平台，以及交通银行的金融大模型在零售与风控场景的深度嵌入与成本效益。最终，行业选择 AI 的标准已从单点能力转向系统化落地、合规可控与可验证的商业成果。

🏷️ #大模型 #行业落地 #企业应用 #ROI #核心业务

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📰 当产业生态规则被改写，中国的制造优势如何重新估值

过去几年，AI在制造业的应用热度持续升温，覆盖智能质检、预测性维护、AI排产、数字孪生等方向，目标是提质降本增效。但若仅停留在数字化层面，容易忽视AI对制造业竞争逻辑的根本改写：知识、数据和场景的组织能力成为新的核心资产。中国制造的优势不再只是成本与产能，而是完整工业体系、密集产业集群和海量真实场景所形成的训练、验证与扩散能力。AI通过降低认知活动的获取成本、放大隐性知识的可用性，使部分高成本的认知劳动走向规模化供给，推动“认知充裕”时代的到来。这要求把数据基础设施、行业翻译层、智能产品升级和规则标准提前布局，而非仅扩大执行层。未来的竞争，将在四层框架内展开：物理执行、行业翻译、智能基础设施和规则标准。不同领域的优先路径不同，特定行业可能以底层卡脖子环节突破为重点，也可能以行业解决方案和智能产品上移为主战场。两种转型并行推进：一是以场景为牵引，快速把海量数据转化为高质量数据、行业模型与可复用解决方案；二是以产业集群为单位推进能力扩散，形成规模效应与验证闭环。若继续以旧模式扩大执行优势，便可能错过未来的高位竞争。政策需要关注的数据基础设施、行业翻译、智能产品化和规则参与，提前占位，避免被国际标准或单点平台锁定。总之，中国制造业的未来不在于简单追求更高端的产业链位置，而在于在能力层实现突破并在全球价值分配中取得更高的发言权。

🏷️ #AI产业 #制造业升级 #认知充裕 #行业数据基础设施 #能力层竞争

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📰 常州一企业入选2025年度数字化转型典型案例

近日，工信部公布2025年度数字化转型典型案例（“数字三品”方向）名单，常州高新区企业常州宏大智慧科技有限公司的印染定型数字化智慧监测体系建设案例成功入选，全市唯一。该征集围绕纺织、轻工、食品、医药等消费品领域，分为数字“增品种”、数字“创品牌”、数字“提品质”三大方向与九个细分领域，旨在发掘技术深度赋能与转型成效突出的案例。宏大智慧成立于2000年，专注印染行业智能检测装备及系统研发制造，是国家级专精特新“小巨人”企业、两化融合试点、国家印染数字化系统技术研发中心、智能制造解决方案合格供应商，研发成果获多项奖项。公司还主导并起草若干行业标准，拥有300余项知识产权，其中发明专利55项，获得多项专业奖项认可。未来常州高新区将加强典型案例宣传推广，发挥标杆引领作用，挖掘经济效益与社会价值，促进消费品工业转型升级与高质量发展。扫描二维码了解详情。

🏷️ #印染智能 #数字化转型 #行业标准 #专精特新 #高质量发展

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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂-中国石油新闻中心-中国石油新闻中心

近期工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业20个重点行业，推动人工智能高水平赋能新型工业化。行动聚焦数据与模型两大核心要素，提出通过建立行业通识数据集、行业专识数据集与特色智能体，形成数据—模型—场景应用的良性循环。为确保落地，通知设定七项重点任务：构建行业通识数据集、梳理高价值场景并打造专用模型、完善评测数据集与评测机制、创建协同空间以实现多主体数据不出域联合训练、组建全栈解决方案联合体、强化生态与要素保障、并在重点城市打造标杆，推动行业应用落地与产业生态完善。整体目标是在2026年底前建立可持续的、可推广的技术体系与生态，为制造业的数字化转型提供高质量支撑，提升AI在工业领域的应用深度与广度，形成数据—模型—场景的协同发展格局。

🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #协同空间

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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂

本次通知由工业和信息化部、国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业20个重点行业，旨在探索场景、模型、智能体、数据集与案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化。文章指出数据与模型是推动AI高质量发展的核心要素，但当前存在数据孤岛、模型泛化不足等问题。行动提出七项重点任务，覆盖通识数据集与行业模型、专识数据集与特色智能体、评测机制、协同机制、全栈解决方案、生态要素保障以及重点城市示范等方面，强调建立数据—模型—场景应用的良性循环，并通过指标化评估确保落地务实。目标是在2026年底形成可推广、可落地的AI应用生态与产业支撑体系，促进制造业的数字化、智能化升级，同时培育联合体与行业标准，打造示范标杆城市。

🏷️ #模数共振 #制造业AI #行业数据集 #智能体 #评测机制

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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂

近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前，模型与数据已成为驱动人工智能高质量发展的两大核心要素，数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题日益凸显。前期，工业和信息化部联合7部门共同印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出实施“模数共振”行动。通知明确，行动重点面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全等20个行业，并依托重点城市和省份，推动产出一批推广价值高、技术可行性强的人工智能应用场景，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体，构建一批行业通识和行业专识高质量数据集，培育一批攻关联合体，优化人才、标准等产业配套生态。到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。通知部署了七项重点任务，各项任务路径明确、相互协同，既能推动产出场景、模型、智能体、数据集、案例等直接可用的技术产品，又能打造生态服务能力、夯实长期工作基础。 一是“构建行业通识数据集，打造行业模型”。摸清行业数据家底，加工成通识高质量数据集，训练共性行业模型，为行业智能化提供可复用的底座，避免重复造轮子。 二是“梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体”。深挖高价值细分场景，用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，把通用能力转化为解决实际问题的落地应用。 三是“建立健全评测数据集，完善模型评测机制”。建立贴近业务实际的评测数据集和机制，以评促改，评测结果直接指导数据和模型定向优化，形成能力提升闭环。 四是“创建‘模数共振’空间，探索协同机制”。建设“模数共振”空间，搭建安全可信的协同基础设施，实现多主体数据不出域联合训练，破解不敢共享的难题，逐步形成智能体工厂。 五是“打造‘模数共振’创新联合体，构建全栈方案”。组建算力、数据、模型、应用企业联合体，打通技术到方案全链条，研制全栈式行业解决方案，建样板间。 六是“完善生态配套，加强关键要素保障”。聚焦生态配套弱、人才工具标准缺失痛点，以深度行促合作、实训基地育骨干、揭榜挂帅攻技术、标准行推贯标，系统性厚植要素土壤，让应用走得通、推得开。 七是“确定‘重点城市’打造标杆”。充分发挥产业基础好、数据资源丰富的重点城市优势，形成示范引领。 来源：中化新网 编辑：张砥石 李静静 赵鹏

🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #联合体

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📰 两部门启动2026年模数共振行动 推动AI赋能制造业 - 要闻 - 低碳网

本次通知由工业和信息化部与国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个制造业重点行业，推动模型与数据的深度融合，形成“数据—模型—场景应用”的良性循环。行动通过七项重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景并形成专识数据集及特色智能体、建立评测数据集与评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态与要素保障，以及确定重点城市作为标杆。通过统一标准和跨主体协同，推动数据高效可信流通、模型训练与智能体研发落地，力求在2026年底前形成可推广的应用场景与高质量数据集，促进AI在制造业的高水平赋能。地方各级政府、央企需制定实施方案，完成阶段性评估与成效总结，确保任务落地与示范效应。

🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据模型 #行业场景 #数据集

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📰 绿色转型，创新发展：ESG为光学元件行业注入可持续发展新动力

作为支撑消费电子、新能源汽车、工业检测与光电通信的核心精密组件，光学元件行业是高端制造产业链的关键环节，其产品性能直接影响终端设备的成像质量、智能感知能力与光电转换效率。在精密制造绿色化转型加速的背景下，企业的环保工艺管控、产品安全责任与现代化治理水平，已成为光学元件企业突破产业竞争壁垒，构筑长期技术优势的核心支撑。近日，海南绿色发展信用评级有限公司（以下简称“绿发信评”）发布的A股上市公司ESG主动评级结果显示，行业头部企业已率先将ESG理念深度融入精密制造全流程，可持续能力正从附加选项，转变为光学元件企业立足高端市场的必备门槛。行业评级表现：水晶光电以AApi评级领跑，尾部企业数量较多绿发信评主动评级结果显示，光学元件行业上市公司的可持续发展能力呈现高等级稀缺、中段梯队较少、尾部企业基数庞大的整体格局。水晶光电以AApi级别位居全行业首位；腾景科技以AA-pi级别紧随其后，跻身行业第一梯队；A+pi至BBB-pi的中部梯队数量较少，仅有3家企业，其中凤凰光学获Api评级，福晶科技和欧菲光获A-pi评级。值得关注的是，行业多数企业级别在BB-pi及以下，占比超过八成。这些企业仍停留在基础监管合规层面，在精密加工废水危废管控、电子化学品环保处理、社会责任等信息公开披露环节仍存在较大提升空间。综合来看，头部企业依托精密制造技术积淀、充足研发资金与成熟管理体系，率先抢占绿色精密制造赛道；大量企业可持续披露有待提升，行业整体均衡化可持续发展仍需长期推进。行业重点议题聚焦：关注绿色制造、产业链责任和长效合规在环境维度，光学元件制造涉及精密抛光、蚀刻、镀膜等多道工序，高耗水、电子化学品使用、废水危废排放是行业长期环保痛点，企业核心发展命题围绕清洁精密制造改造展开，需要推进废水循环利用、危废无害化处置、电子化学品替代，严控生产端污染物排放；同时优化精密制造工艺，降低设备能耗，推动绿色厂房建设，破解传统精密制造高耗能、高污染的行业刻板印象。在社会维度，行业产品直接影响终端电子设备的安全与性能，企业需严守产品质量管控标准，保障光学元件精度与可靠性，守护终端消费者权益；同时完善上下游供应链用工规范，保障产业链从业者合法权益，稳定光电产业链供给，践行高端制造的民生与产业担当。在治理维度，面对全球消费电子绿色贸易壁垒、半导体产业链合规要求日趋严格的外部环境，企业需要搭建完善的内控合规体系，强化知识产权保护、安全生产风控、供应链溯源管理；主动公开环保排放数据、产品质量报告、可持续发展成效。行业优秀实践：头部企业差异化破局，打造绿色精密制造范本水晶光电持续推进划切水循环利用、超浓水再循环回用、清洗机恒流节水改造、污水站排放水回用至冷却塔等节水项目，推进冷能回收、空压机余热回收等节能项目，推行“智慧厂务”数字化管理系统，有效提升资源利用效率，降低能源消耗。同时，其积极投身应对气候变化行动，通过绿电购买及使用、光伏生产工艺优化、储能设备的投运等措施，减少碳排放。在员工发展方面，水晶光电建设商学院培训平台，组建外部讲师团队，为员工提供丰富的培训资源与个性化学习支持。在社会公益方面，水晶光电创新帮扶模式，全面开展消费帮扶、教育帮扶、就业帮扶等工作，让发展成果惠及更广区域、更多人群。腾景科技搭建应对气候变化管理架构，并制定了《温室气体管理规定》《风险与机遇控制程序》，建立全面的风险和机遇管理措施和内部控制建设。同时积极采取节能降耗措施，优化能源使用效率，在生产制造和办公运营中不断减少碳排放和环境影响。在商业道德方面，腾景科技要求员工签订《廉洁自律承诺书》，明确员工在廉洁从业方面的具体行为规范，持续开展诚信廉洁及反不正当竞争相关制度的宣贯与培训，通过制度讲解、案例分析帮助员工了解诚信行为对组织和个人的重要性，增强员工的合规意识，提升职业道德素养。行业展望：以ESG推动产业从精密制造迈向绿色智造不同于传统制造业的降碳改造路径，光学元件行业的ESG升级，本质上是一场以可持续发展为底层逻辑的技术范式革命，它将深刻重塑行业的技术路线、供应链格局与价值创造模式。未来，行业将不再局限于环保改造，而是以ESG为牵引，推动技术研发、产品定义、生产组织的系统性重构：在技术端，企业将以低能耗、低排放为前置条件，探索“零碳”精密制造工艺，把环保约束转化为工艺壁垒；在产品端，面向新兴赛道，ESG将成为产品竞争力的核心指标，低能耗、长寿命、可回收的光学元件将成为主流；在供应链端，头部企业将通过“绿色采购+技术输出”的模式，将ESG标准嵌入供应商准入与考核体系，带动上下游形成协同减碳的产业生态，而非简单的合规要求。未来，光学元件企业的竞争，不仅是技术精度的比拼，更是可持续发展能力的较量。唯有将ESG理念深度融入企业战略，推动绿色技术与精密制造深度耦合，才能在新一轮产业升级中抢占先机，为我国光电产业高质量发展注入持久动能。

🏷️ #ESG #光学元件 #绿色制造 #可持续发展 #行业展望

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📰 两部门启动2026年“模数共振”行动 依托重点城市打造智能体工厂

为推动制造业高水平赋能新型工业化，工信部与国家数据局联合印发通知，正式开启2026年“模数共振”行动，面向钢铁、石化、有色金属、建材、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业，围绕数据、模型、场景三要素，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键成果的产出路径。行动强调解决数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题，提出通过建立行业通识与专识数据集、评测机制、模数共振空间、创新联合体等措施，推动数据与模型深度融合，形成“数据-模型-场景应用”良性循环，直至实现“智能体工厂”的愿景。七大重点任务覆盖数据集建设、模型评测、场景培育、专用智能体、跨主体协同、全栈解决方案及生态保障，并明确在各省及重点城市开展实施、中期评估与成效总结，确保区域间协同推进与示范带动，提升产业数字化、智能化水平。届时将通过政策支持、标准推广、实训基地建设等方式，汇聚算力、数据、模型与应用各环节资源，促进行业应用落地与生态完善。

🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据集 #行业模型

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📰 工信部、国家数据局启动2026年“模数共振”行动，依托重点城市打造智能体工厂

本次通知由工信部与国家数据局联合发布，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、汽车、航空航天等20个制造业重点行业，围绕数据、模型、场景等关键要素推进协同创新。行动提出七大重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景与专识数据集、建立评测数据集与模型评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态配套以及确定重点城市作为标杆。核心思路是以模引数、用数赋模，促使数据资源与行业模型深度融合，形成数据-模型-场景的良性循环，推动产业智能化升级。通过跨地区、跨央企协同，建立跨主体的数据治理、模型共建与应用落地机制，力争打造可复制、可推广的行业智能化样板，并在2026年底形成稳定的产学研用闭环。为保障落地，文件明确实施方案、阶段评估和成效总结的时间节点，以及资金与政策支持的保障措施，强调在重点城市与企业中推动示范应用与标准建设。

🏷️ #模数共振 #数据资源 #行业模型 #高价值场景 #智能体

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