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当前国企数字化转型的进程、挑战与思路

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,国有企业数字化转型也逐渐展开。为了明确判断当前国企数字化转型的进程,在转型过程中遇到的挑战,以及推动国企高质量转型的思路,近日由腾讯研究院联合腾讯云与智慧产业事业群、国务院国资委干部教育培训中心联合展开问卷调研。

  • 2021-09-13
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3大趋势,正在加速数字化转型

疫情加速了很多企业上网、上云、数字化的进程。 根据艾瑞的报告和很多招商证券的行业研究报告,我做了一个基本判断:在2020年有接近30%的企业已经实现了在线的数字化,其中又有70%的数字化企业得以迅速发展。 数字化是通过企业线上营收的占比,用真金白银来衡量的,可以看出比例还是非常大的。

  • 2021-09-13
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5G与数字化转型,到底是什么关系?

很多人还在以30年前对信息化的理解,来理解数字化,认为搞一些计算机软硬件,一些数控机床,一些ERP(企业资源计划)、CRM(客户资源管理)系统,就是数字化。也有人认为,搞一些机械臂,搞一些无人车,搞一些人脸识别摄像头,就是数字化转型。这都是不对的。

  • 2021-09-13
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感知算法、规划地图……波士顿动力揭秘Atlas机器人跑酷背后的技术

波士顿动力 Atlas 展示了接近于人类的跑酷能力,能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物、执行快速转身、跳跃等动作。这背后进行了哪些技术改进和创新呢?波士顿动力高级机器人工程师、Atlas 感知软件开发负责人 Pat Marion 为大家详尽地解读了 Atlas 跑酷背后的技术。

  • 2021-09-13
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2021互联网医院行业报告

在疫情常态化的当下,线上医疗资源正在持续增加。据国家卫健委数据,截至 2021 年 6 月, 全国互联网医院已达 1600 余家。线上互联网医院的出现持续改变着人们的生活,线上医疗服 务也从线上复诊、药品配送等逐步拓展。医保支付的接入进一步推动了互联网医院服务的使用。 政策、市场的利好也在加速互联网医疗企业的开拓。加快建设互联网医院,改变以往相对外围的 医疗工具模式,更为注重以患者结果为导向,将患者逐步管理起来,更加深入到医疗的本质,提 供优质的医疗服务,成为了建设互联网医院企业共同前行的方向。

  • 2021-09-13
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什么是数字化转型?来自IBM、微软、阿里的精华观点和实践

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰先生在2018年1月20日召开的企业数字化转型与创新案例大会上提出,数字化转型分为领导力转型、运营模式转型、工作资源转型、全方位体验转型、信息与数据转型五个方面。 企业对数字化转型会越来越重视,把数字化转型、数字化、信息化、基于信息化的数字产品作为未来大的发展战略。

  • 2021-09-13
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如何写网络货运平台系统建设方案?

中国物流市场,目前主要还是公路运输,展望未来,网络货运平台在提高流通效率、优化供应链管理等方面大有可为。与传统实体物流企业不同的是,网络货运平台基于数字能力,实现整个货运物流过程的数据化,让物流行为变得有迹可循,通过数据对物流过程中的各个环节进行定向性的分析、预测和判断,实现更高效的管理。但是,从行业性质而言,物流的本质是一种服务,物流行业属于现代服务业。尤其是在加速推进现代流通体系建设的背景下,从事网络货运的平台不仅要提供大数据科技服务,同样需要扎根到物流场景当中,为货主和车主提供优质服务。

  • 2021-09-13
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在科技企业之外,为何人工智能应用如此之难?

对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说,不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。 因此,制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法:使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小,定制系统成本高昂,而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

  • 2021-09-13
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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