——一周热点点评——

　　全球蜂窝物联网模组市场公布最新排名

　　近日，Counterpoint发布了2023年Q1全球蜂窝物联网模组和芯片的追踪研究报告，与去年同期相比，2023年第一季度全球蜂窝物联模块出货量保持持平。不过，与2020年第一季度相比，2023年第一季度的出货量翻了一番多。其中，移远通信、Telit Cinterion和广和通在2023年第一季度占据了蜂窝物联网模块总出货量的一半以上。

　　点评：中国以外市场的蜂窝模块供应商正在迅速整合和退出，这些市场的技术采用相当分散，并且因地区而异。5G将在几年内进一步推动整合。因此，这些潜在的动力正在以不同的方式塑造中国和世界其他地区的竞争格局。

　　旷视科技恢复科创板上市发行注册程序

　　近日，上海证券交易所网站显示，旷视科技有限公司恢复了发行注册程序。此前，旷视科技因发行上市申请文件中记载的财务资料已过有效期，需要补充提交，而中止其发行注册程序。目前，其审核状态已变更为恢复发行注册程序。

　　点评：旷视科技上市之路相较于其他几家AI独角兽企业多了不少坎坷。早在2019年8月，旷视科技就曾向港交所递交招股书。2019年10月，美国商务部以“实体被合理地认为涉及有违美国外交政策利益的活动”为由，将包括旷视科技等实体列入实体清单。 2021年3月，旷视科技选择转战科创板，上市推进一度较为顺利。2021年9月，旷视科技IPO获上市委会议通过。 但是之后，旷视分别在2022年3月、2023年3月两度因上市文件中财务资料有效期问题而中止其发行注册程序。如今重新恢复注册程序，是否已经错过最佳上市时机，距离最终成功上市又还有多远呢?对此，外界只能保持猜想。

　　鞍信与海康威视共建联合实验室

　　近日，鞍钢集团信息产业有限公司与杭州海康威视签署联合实验室共建协议，“鞍信-海康机器视觉联合实验室”正式揭牌启动。此次联合实验室正式启动，标志着双方战略合作进入新的起点，未来双方将在AI开放平台、嵌入式设备AI智能操作系统平台等方面深度合作。针对生产工序亟需解决的问题，双方将发挥各自优势，开展周期性技术学习交流模式，将工业智联技术赋能钢铁行业，为钢铁行业提供优质服务。

　　点评：智能物联技术正在大范围的深入垂直行业领域，海康和鞍信的合作可谓强强联合，共建联合实验室，可以充分利用海康多维感知物联、人工智能、AR车间等创新技术深入鞍信钢铁行业进行业务协作，双方合作也是产研用的有效协同，预计将大幅提升钢铁产业链智能化水平、促进行业安全规范发展。

       大华股份与泸州老窖达成战略合作 共促酒企数智化转型

　　近日，大华股份与泸州老窖股份有限公司宣布达成战略合作，双方将围绕酒企的数智化建设、智慧园区及数字化车间打造等展开深入合作。此次合作将围绕泸州老窖实际生产场景，利用大华股份在物联感知、人工智能等领域的技术优势，在智慧安防、AI、设备管理、安全生产等板块打造精细化智慧工厂解决方案。

　　点评：从近两年白酒行业市场情况来看，白酒龙头企业对数字化的探索已成为显著趋势，无论是从白酒企业的生产、经营、管理层面还是提升竞争力的层面，数字化已经成为包括白酒企业在内的众多传统行业寻求新的内生性增长的有效手段。而在推动传统行业数字化转型过程中，像海康、大华这样的智慧物联解决方案提供商也扮演着重要的角色，AIoT企业和垂直行业龙头企业的战略合作往后将成为常态，AIoT数字技术和行业场景的深度融合才能有效推动行业数智升级。

　　智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟成立

　　7月13日，智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟(以下简称“联盟”)在北京正式成立。联盟由中国汽车工程学会、中国测绘学会、国家智能网联汽车创新中心、中国地图出版社集团有限公司作为发起单位，国汽智图(北京)科技有限公司作为秘书处单位，联合汽车、地信、交通、示范区等30余家企业单位共同成立。

　　点评：近年来，我国智能网联汽车技术快速发展，高级辅助驾驶技术正在从高速场景向城市场景快速拓展，在构建“车能路云”融合发展产业生态的背景下，亟待跨领域、跨产业协同创新，联盟的成立的将突破这一痛点问题，有序推动自动驾驶地图安全应用，支撑智能网联、智能出行、智慧城市等数字经济产业协同创新发展。

——前瞻观点——

　　数字经济的最终落脚点是企业的数字化转型。企业数字化转型作为信息化发展一个全新的阶段，强调企业研、产、供、销、服等核心业务环节和数字技术全面融合。一个个大中小企业数字化转型会构成所在行业产业数字化的发展，同时数字产业化进一步发展也会通过更先进的数字技术和服务来赋能驱动企业数字化转型的提速。

——中国信息通信研究院副院长魏亮

　　以生成式AI为代表的创新技术出现，将更加凸显物联网产业中数据要素的重要作用与价值，两者将“互为依托，相互促进”：生成式AI及其应用对优质数据具有庞大的需求，反之，巨量优质数据也能够积极促进AIGC算法迭代和能力升级。物联网数据规模足够大，海量的数据可以持续的为AIGC提供“养料”并进一步驱动应用创新。

——北京物联网智能技术应用协会会长李佳