本书是《产业园区/产业地产规划、招商、运营实战》一书的续作，与前书互为补充。本书内容来源于实践思考，回归实战逻辑，前瞻性研析行业问题，系统化构建营运体系，既具独到的顶层设计思维，又有复合的操盘施行方略。全书遵循以简驭繁的原则，以通俗明了的篇章结构和行文方式与读者沟通所感所悟和实务精要。 本书从 行业发展 战略经营 操盘策略 和 实战推进 等环环相扣的四个维度内容，全方位、系统解析了产业园区/产业地产的营运方略和操盘技法。 行业发展：知彼知己知大势 。洞悉产业园区/产业地产的发展瓶颈、行业趋势与现实紧迫问题，明晰经营之路在何方。 战略经营：做强做大做顶层 。从顶层设计上构建 产业与地产相融化 的战略经营模式与营运体系，防雷避坑，以期实现可持续经营。 操盘策略：优思优行优方略 。面对已然红海的行
IPD ，集成产品开发，既是一套产品开发管理体系，又是一套产品经营管理体系，而不是仅仅指新产品开发流程，因为 IPD 把产品经营的思想凝结在新产品开发管理机制中。由于篇幅的原因，本书只能就中国企业*需要的管理要素进行介绍： l 以市场为导向开发新产品 l 按价格牵引法设计产品成本 l 组建跨部门的团队机制开发新产品 l 建立端到端与并行的新产品开发流程 l IPD 在企业变革时的经验与教训 升级版在*版的基础上，补充了市场需求收集手段、公司内部需求内容、矩阵式模式下绩效管理、金卡智能咨询案例等内容。
本书从实践角度出发，系统展示了企业研发体系改进的必由之路，涵盖研发体系调研诊断、核心问题洞察、改进方案设计与优化、落地实施以及研发管理信息化建设等核心内容，帮助企业以稳健、务实的方式构建高效的研发体系，对实际工作具有重大指导和参考价值。 本书的独特之处在于，并未全面阐述当前流行的研发管理体系，而是取材于数十家企业研发改进的咨询实践，将优秀的管理理念和工作方法融会贯通，创造性的提炼出一套极具实操性的改进步骤与工具，贯穿了大量丰富的实践案例，将研发改进工作阐述得深入浅出、鞭辟入里，令读者产生强烈的共鸣，对企业的研发体系建设工作进行深邃思考。
《中国大数据应用发展报告No.7》（2023）卷分为总报告、热点篇、案例篇、探究篇四个部分，对大数据在数字政府、教育、文旅、金融、工业制造等多个领域及行业应用的最新态势进行了跟踪。报告收集了大数据服务地方政府精准决策、大数据在文化和旅游资源普查与评价中的应用、教育大数据治理及应用、工业互联网在玻璃制造行业的应用等热点案例，并展开深入分析。报告指出，大模型推动数据要素从资源到资产的转化，是释放数据潜在价值的关键步骤，标志着经济社会数字化向更深层次发展。
本书是由汽车与保险行业多为资深从业人员，通过大数据分析，共同撰写的全面论述中国汽车与保险大数据发展现状及趋势的权威著作。自我国实施国家大数据战略以来，大数据产业经历了爆发式的发展，汽车与保险大数据产业取得了长足进步，在此背景下，本书详细论述了保险与大数据的发展历程、现状以及面临的问题挑战，并针对新形势提出未来发展思路。本书从基于大数据应用的实例研究入手，深入分析了大数据在汽车行业、保险行业各个细分领域的应用，对我国汽车与保险大数据发展提出相应建议，同时对汽车行业、保险行业及其他相关行业的大数据建设与应用具有重要的参考价值和研究意义。
截至2023年8月，我国已上线了226个地级以上行政区的地方公共数据开放平台，基于公共数据的开发利用成果不断形成，公共数据资源为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。本书构建了一个系统、全面、可操作的公共数据开放评估指标体系，包括准备度、服务层、数据层、利用层四个维度及下属多级指标，并基于这一指标体系完成了一系列评估报告，以反映目前我国公共数据开放利用的总体能力和水平。本书还邀请了地方政府分享其公共数据开放和授权运营工作的实践进展，以促进各地之间的经验交流和前沿探索。
本书既是对“元宇宙-人工智能”等前沿技术创新的深入剖析，也是对未来商业和社会发展的探索思考。本书以元宇宙各大板块为焦点，从区块链、AR、VR、数字孪生、智能合约、人工智能等技术创新领域，深入地探讨了相关技术群落如何协同迭代，从而推动新商业模式的构建与发展。本书不仅着眼于数字技术本身的演化，更关注数字技术与商业、社会之间的深刻互动，是对未来商业模式和社会发展趋势的前瞻性思考，是对“重构”社会组织模式、价值创造和人类生活方式的一次“思想实验”。
数字驱动的新一轮全球化背景下，中国数字化进程开启缓 冲 模式，数字中国建设再次迸发出磅礴生命力。本书以上年度首次构建的全球数字竞争力指数、大数据发展指数、大数据法治指数、大数据安全指数、大数据金融风险防控指数与治理科技指数六大评价指数群为基础，对评价体系进行更新完善与优化提升，将其整体命名为 数典贵阳指数 ，结合权威数据，对2020年大数据各领域发展进行综合评估，以期系统研判大数据发展态势，为相关机构提供决策支持与理论借鉴。
