近年来，随着我国新能源汽车产业和电池产业快速发展，新能源动力电池回收问题受到关注。中国工业节能与清洁生产协会会长王小康表示，现阶段我国新能源电池产业从生产到应用再到回收利用，已经实现全产业链的全球领先地位。未来，我国将面临动力电池大规模集中退役，动力电池回收市场潜力巨大。

2024年11月29日，第九届中国环保装备高峰论坛在山东德州成功举办。工业和信息化部节能与综合利用司、生态环境部科技与财务司、环保装备制造业骨干企业、环保装备用户企业、有关科研院所和行业协会等近500人参加论坛。哈尔滨工业大学环境学院副院长马军院士、南京大学环境学院院长任洪强院士、国务院参事室特约研究员姚景源参加论坛并作主旨报告，环保装备骨干企业就环保装备绿色低碳转型、装备智能化升级、产品走出去等主题进行了交流分享。

据中国应急管理部微信公众号消息，为认真落实安全生产治本攻坚三年行动方案，持续加强化工重大安全风险管控，深化高危细分领域安全整治，带动做好冬季事故防范工作，应急管理部于近日启动2024年过氧化氢生产企业安全专家指导服务。

近期发布的一系列数据显示，随着政策效果持续显现，中小企业活力和发展信心不断提升。业内人士表示，相关部门将继续完善支持中小企业政策，助企业降本、提质、增效，中小企业经营状况有望进一步改善。

物流业是实体经济的“筋络”，是经济社会发展的具象化映射之一。记者4日从中国物流与采购联合会了解到，11月份中国物流业景气指数为52.8%，环比回升0.2个百分点，为今年以来的高点。

12月3-5日，2024数字科技生态大会在广州举行。大会以“AI赋能 共筑数字新生态”为主题，全方位展示中国电信在云计算及算力、人工智能、新一代信息通信等战略新兴业务布局与新成就，传递行业前沿发展动态与技术创新。

工业和信息化部近日通报2024年度5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估情况。通报指出，各地加强统筹协调，引导各类经营主体发挥合力，多措并举推动5G网络建设、应用创新、流量提升等工作，推进5G应用规模化发展取得积极成效。经地方组织评估、基础电信企业集团数据核实、专家复核等，2024年度16个城市在流量提升、连接规模、应用创新、网络建设、政策措施等方面取得突破。同时通报了2024年度5G应用“扬帆”行动重点城市关键指标情况和典型做法。

高技术制造业是工业经济的关键环节，对国民经济发展具有重要贡献和推动作用。数据显示，10月份，全国高技术制造业增加值同比增长9.4%；前三季度，高技术制造业在生产快速增长带动下，利润同比增长6.3%，高于规上工业平均水平9.8个百分点，拉动规上工业利润增长1.1个百分点，凸显了较强韧性，为规上工业利润增长提供了重要支撑。

习近平总书记强调：“深化经济体制改革仍是进一步全面深化改革的重点，主要任务是完善有利于推动高质量发展的体制机制，塑造发展新动能新优势，坚持和落实‘两个毫不动摇’，构建全国统一大市场，完善市场经济基础制度。”

近日，工信部副部长辛国斌在2024装备制造业发展大会开幕式上表示，工信部将着力促进装备制造业稳定增长，谋划新一轮装备制造业稳增长政策，推动出台增量措施，深入实施大规模设备更新和消费品以旧换新，提振汽车等大宗商品消费，积极培育智能网联新能源汽车、低空装备等新增长引擎。

通过在生产设备、能源供应系统等关键部位安装智能传感器，如多功能电表、水表、气表、温湿度传感器、压力传感器等，实时采集电力、水、气等各种能源的消耗数据以及设备的运行参数。这些数据能够准确反映企业的能源使用状况，为后续的分析和决策提供依据13.

在数字化时代的浪潮下，建筑材料企业的智改数转已成为不可阻挡的趋势。通过智能化改造和数字化转型，建筑材料企业有望提升生产效率、优化产品质量、降低成本，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。然而，这条转型之路并非一帆风顺，企业在享受机遇的同时，也面临着诸多挑战。

在当今科技飞速发展的时代，能源化工企业正站在智能化转型的十字路口，一场深刻的变革正在悄然兴起。 走进 [某能源化工企业名称] 的生产基地，仿佛踏入了一个充满科技感的未来工厂。工业物联网（IIoT）的广泛应用令人瞩目，无数传感器如同敏锐的神经末梢，密布在生产设备、管道网络和存储设施的每一个关键角落。无论是温度、压力、流量这些关键工艺参数，还是各类化学成分的微妙变化，都被精准地实时监测并传输。在大型炼化装置区域，数千个传感器协同工作，数据源源不断地汇聚，为生产的平稳运行保驾护航，有效降低了安全风险与设备故障概率。

在智能化转型的基础设施构建方面，工业物联网（IIoT）的部署是核心环节。通过在生产设备、管道系统、储存设施等关键部位广泛安装传感器，企业能够实时采集海量数据，包括温度、压力、流量、液位以及化学成分等多维度信息。这些数据借助高速稳定的网络传输至数据中心或云平台，为后续的深度分析与决策奠定基础。例如，在大型炼油厂中，数以千计的传感器遍布各个生产流程，确保生产过程的每一个细微变化都能被精准捕捉，有效预防潜在的安全隐患与生产故障。

人工智能在农业加工企业中有着广泛的应用和广阔的前景。 在农产品加工方面，人工智能技术可以精准检测农产品外观、成分、风味等指标，确保产品符合标准，提高优质产品比例。例如，机器视觉技术利用计算机视觉和图像处理算法，可快速、精确地检测农产品的外观、颜色、纹理等特征，评估产品品质和等级，取代人工目检，提高检测效率和一致性。智能分类和识别技术可以快速准确地对农产品进行分类和识别，提高分拣效率和准确性，通过计算机视觉和机器学习算法，系统能识别不同尺寸、形状、颜色、质地等特征，自动将农产品分拣到不同等级或用途。