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安筱鹏:把提升系统解决方案能力作为推动制造业与互联网融合的着力点

2017年8月31日,由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院、浙江省经济和信息化委员会主办的“制造业与互联网融合·行业系统解决方案应用推广和现场交流会”在浙江杭州召开。工信部信软司副司长安筱鹏参加并作报告。

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制造业数字化解决方案

本期我们将为您呈现制造行业解决方案,帮助企业提高管理效率,掌握及时、准确、全面的生产动态,有效控制生产过程。通过上下游一站式管理,提升产业链敏捷度,缩短交付周期,助力企业实现精细化管理,节约企业管理成本,提高企业经营利润。

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永旗工业链解决方案,将助力浙江新昌模式制造业升级

2020年4月10下午,浙江省新昌县经信局局长赵憨君、绍兴市数字经济促进会张小彬秘书长与永旗公司副总裁梁骥英、陈磊和永旗绍兴公司总经理金法祥一行举行座谈,探索如何利用永旗超级账本和区块链技术,打造工业链,对新昌模式制造业进行升级。

  • 2021-04-27
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电子制造业地坪解决方案

电子厂,顾名思义,也就是生产电子产品的工厂。电子厂产品包括电子、微电子、通讯、计算机、精密仪器等电子产品行业。由于电子产品比较敏感,静电的聚集将严重影响电子产品的品质和各种精密仪器的正常工作,生产环境中的静电会严重影响产品质量。

  • 2021-04-27
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Azure面向制造业的解决方案

Azure面向制造业的解决方案:通过实现智能工厂的现代化,随时了解您客户的需求并推动业务转型。通过使用工业物联网 (IIoT) 和 Microsoft Azure,将获得可行的见解,能够快速响应客户反馈和市场趋势。 适用于制造业的解决方案 1、Connected Field Service 远程检测、故障排除和解决问题,以便仅在必要时派遣技术人员。

  • 2021-04-27
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AI模型的现实安全风险及应对

随着AI技术的不断发展,针对AI模型的安全问题也日益突出。包沉浮在简单回顾针对AI模型的对抗样本攻击后,引出了自动驾驶因AI模型出错导致的现实安全问题,例如今年6月在台湾,一辆自动驾驶轿车未能识别前方路障与其直接相撞,造成了严重车祸。他提出,现实环境影响例如输入信号失真导致的AI模型问题带来的安全隐患可能比黑客攻击还大。那么该如何应对AI模型的现实风险呢?

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智能制造数据为基——分析云制造业解决方案

《中国制造2025》是2015年由国务院印发的部署全面推进实施制造强国的战略文件。五年来,我国制造业承载压力、砥砺前行,这其间大力实施创新驱动发展战略,为“中国制造”插上了腾飞翅膀,各制造业企业纷纷大幅增加科技投入,带动了企业产出的量质齐升。

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智能装备—智能制造崛起的基石

近年来,在工业领域与信息技术领域,都发生了深刻的变革。在工业领域主要包括工业机器人、3D打印等,而在信息技术领域主要包括大数据、云计算、社交网络、移动互联、人工智能等。

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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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