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人工智能和智能制造

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。

  • 2021-04-27
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智能传感器——夯实智能制造和智慧城市基础

智能传感器是物联网和工业互联网的关键硬件,是人工智能的信息入口,是大数据的重要组成部分,是智能制造和智慧城市的基础。“十四五”期间,我们应该加大对智能传感器的关注和投入力度,对全社会进行智能传感器的普及,使更多更新的智能传感器应用到生产和生活中,提高中国制造业的生产效率,提升中国人民的生活品质

  • 2021-04-27
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船企智能制造偏爱“新项目”?

业内专家表示,以新开展的大型项目为依托推动智能制造能力建设,已成为目前国内许多骨干船企不约而同的选择。这些船企纷纷针对新项目设计科学的智能生产流程、应用先进的智能软件和设备,力求通过项目实施寻找最为适合、最有效率的智能制造模式,为我国船舶工业探寻一条可行的智能制造之路。

  • 2021-04-27
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万物皆可云化:从智能制造到工业互联网,再到云

近年来,企业转型升级成了热门话题,各种新技术层出不穷,从最早的信息化到后来的数字化、智能化,再到工业互联网,另外还有5G、云计算、云化、人工智能,等等,真是令人应接不暇

  • 2021-04-27
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CLPA、贝加莱、雷赛智能、华龙讯达、思谋齐聚深圳,共话工业互联&;智能制造

智能制造与工业互联依然是业界的热门话题。国家亦指出,继续坚持智能制造主攻方向不动摇。加快推动制造业数字化、网络化、智能化转型步伐,需要在实际应用中不断解决问题中成长,并探索创新应用。

  • 2021-04-27
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智能制造或许要走“农村包围城市之路”

借用某位业内资深人士的话讲:“别说智能化了,很多工厂连信息化都还没有实现呢!”反而,在一些看似边缘化,甚至是无足轻重的领域,“智能制造”正在悄然的发生着,比如广东我萌信息科技有限公司,便将智能制造用在了纸模玩具生产领域。

  • 2021-04-27
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智能制造必须澄清的观点-及路线分析

现在智能制造真是一团火热,国家也大量资金投入,但是,大家所讨论的各种实现—给我最大的感觉就是“似乎并没有超越今天我们自动化人干的事情”,当然了,大部分都是以前的柔性制造、两化融合时代就有的,而且这些都没实现,就扯什么智能制造—就像昨天Mcrazy跟我聊的,什么是智能制造我看大部分号称搞智能制造的也没搞清楚,或者讲的也不过是老酒用了个IT瓶子重新装了一下而已。

  • 2021-04-27
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中国企业数字化战略全球领先

中国以技术为重点、以创新带动的经济增长正在取得成果。坚持不懈的技术发展正带来更多改变和颠覆,技术在改变很多行业的同时,也会产生新的商业挑战,带来新的商机。领导人必须着眼未来,预见技术对体制的不利影响。对人才和创新的长期投资以及加强网络安全、隐私和数据系统将有助于企业面对颠覆性力量时保持灵敏、活力及弹性。创新不仅被用于吸引资本,也被用于解决中国和世界面临的多维度挑战,从而扩大正面的社会影响。

  • 2021-04-27
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竞争对手分析

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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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