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车联网技术下,网络货运平台与实体运输企业的变化

1)车市销量下滑,下游客户成本优化需求增加,车联网应运而生;2)车联网市场每年保持稳定增长,虽仍与其他国家规模相差甚远,但发展潜力十分巨大;3)制造与服务相结合,车联网行业玩家协作分工,整车厂商与运营服务商是行业主要角色; 4)车联网促使网络货运平台成为中台发展产业上下游,降低实体运输企业的管理成本。

  • 2021-05-06
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物联网核心技术模块

射频识别技术,是从 90年代兴起的一项非接触式自动识孙要术。它是利用射频方式进行非接触双向通信,以达到社识别目标对象并获取相关数据,具有精度高适应环魔能力强、抗干扰强、蝶作快捷等许多优点。

  • 2021-05-06
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01-专属钉钉解决方案

基于混合云部署模式,钉钉基础功能组件部署在阿里公有云,数据可存储至客户专属OSS或IDC,企业自建应用可通过钉钉。可以解决的问题: 小程序或H5微应用接入到钉钉平台。 - 轻量级部署,让客户拥有自己的专属钉钉 - 满足安全沟通,数据私有化存储、归属、审计等核心需求 - 全面开放API、提供全套开发框架和工具支持,成为企业 移动应用开发的基础平台

  • 2021-05-06
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1-Redis 6.0阿里云全球首发

比 RESP2 更加“语义化”,简化客户端驱动程序设计 支撑server端主动push数据的功能,方便客户端缓冲实现 流式传输功能,即在未完整计算出需要传输的数据长度时就开始传输数据

  • 2021-05-06
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白皮书|中国联通车联网技术路线及布署策略

支撑未来车联网发展必然是一个立体化通信网络架构,通过横向和纵向两个方面实现多模接入、车车直通、支持多种低时延高可靠业务的车联网通信。横向实现3G/4G/5G网络共存,依据不同的业务需求(例如Telematics业务,V2X业务)选用不同的网络及技术,实现多模通信。纵向实现车车之间无缝联通,在有网络覆盖情况下,可通过基站实现车车通信,而在无网络覆盖情况下,可通过V2V实现车车之间直接通信。通过网络实现路边设施信息回传与管理,实现RSU(Road Side Unit)的快速、灵活、低成本的部署,实现数据与业务分流,降低网络时延,避免资源冲突,实现数据与业务的回传。为了增强基于基站通信的低时延高可靠业务,考虑沿公路部署光纤传输管道,引入边缘云计算,实现业务下沉,在靠近移动用户的位置上提供IT服务环境和云计算能力,并将业务存储和存储分发能力下沉至靠近用户侧(如基站),降低网络传输时延。

  • 2021-05-06
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02-微服务引擎 MSE 治理中心重磅发布

后端服务BaaS化:DB、MQ、Redis、注册中心、配置中心、服务治理中心 服务治理下沉、透明化:Java Agent、Sidecar、Java 治理和 Service Mesh 治理的统一、 应用 0 成本上云 开源生态、标准化:Spring Cloud,Dubbo,Kubernetes

  • 2021-05-06
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新一代企业数字化操作系统

通过同上千家企业在企业数字化办公上的探讨,专属钉钉解决方案为企业用户特别设计开发了专属设计、专属安全、专属开放能力。同时,专属钉钉解决方案通过阿里云产品,进一步深化钉钉在组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线上的能力,成为企业全新一代的安全、高效的企业数字化操作系统。

  • 2021-05-06
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5G车联网技术与标准进展

由于时延和可靠性的短板,基于LTE V2X的蜂窝车联网解决方案只适用于辅助驾驶和初级自动驾驶场景,必须通过更新技术满足未来高级自动驾驶的需求,基于5G的蜂窝车联网NR V2X应运而生。结合3GPP 5G NR V2X的标准制定过程,在分析车联网面向高级自动驾驶应用场景的基础上,重点分析了5G NR V2X关键技术要求和解决方案,并对当前3GPP标准化进展进行了介绍。

  • 2021-05-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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