在刚刚结束的全国“两会”中,“新基建”首次写入政府工作报告。“新基建”不仅有助于扩内需、促消费、稳增长,还将为产业发展注入数字动力,成为促进经济增长的新动能。随着‘新基建”的推进,云计算必将加快应用落地进程,在各个行业实现快速发展。
为增储上产和降本增效,未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时,将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展,筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术,具体包括:智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。
“数字化转型”一直是油气行业的热门词汇。直到最近几年,才终于开始转化为真正的变化。现在,关于自动化的讨论正转向如何大规模地实现这些变化。 然而,在今年 3 月 8 日举行的 SPE DSATS/IADC 专题研讨会上,与会人员一致认为,行业分化阻碍了这一努力。该研讨会是 2021 年 SPE/IADC 国际钻井会议的一部分。
伴随着信息技术、电力技术和机械技术的几次革命性发展,工业生产经历了集中自动化生产模式 和数字化生产模式,目前正逐步向工业化与信息化融合的生产模式转型,同时与信息物理系统( Cyber-Physical Systems , CPS )相吻合[ 1 ] ,因此产业资源虚拟化、生产过程信息化、制造产业服务化成为当下面向智能制造的热门研究课题。在生产模式转型的过渡期,柔性制造系统( Flexible ManufacturingSys -tem , FMS )、计算机集成制造系统( Computer Inte -grated Manufacturing System , CIMS )、全能制造系统(Holonic Manufacturing Systems , HMS )、虚拟制造系统( VirtualManufacturingSystem , MS )、敏捷制造( Agile Manufacturing , AM )、网络化制造( Networked - Manufacturing , NM )及智能制造系统(Intelligent Manufacturing System , IMS )相继被提出,制造模式主要集中于分布式、网络化、虚拟化生产框架。为提高生产系统的自治性和协同性,多智能体技术和人工智能技术相继被引入制造系统的设计研究中
售前:拿货 售中:卖货 履履约:给货 售后:退换
企业推进数字化转型的过程中,业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果,建立多维度的企业数字化成熟度评估体系,用于判断企业所处的数字化阶段,找出推进不利的可能原因,以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力,以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估(见图1)。其中引领性指标是第一点“数字化战略”,业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”,其余四个维度(3~6)是支撑性要素,每个维度又可以细分为若干子维度。
昆仑万维成立于 2008 年,是一家集合了移动游戏、休闲社交、新闻聚合等多类业务的综合性互联网集团。自成立以来,公司立足于国内领先的互联网商业模式,放眼于全球市场,逐步形成了移动游戏平台(GameArk)、休闲娱乐社交平台(闲徕互娱)、投资等三大业务矩阵,并通过构建集团大数据系统驱动各个业务板块产生协同效应
工业和信息化部、应急管理部近日印发《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》,提出到2023年底,工业互联网与安全生产协同推进发展格局基本形成,工业企业本质安全水平明显增强。一批重点行业工业互联网安全生产监管平台建成运行,“工业互联网+安全生产”快速感知、实时监测、超前预警、联动处置、系统评估等新型能力体系基本形成,数字化管理、网络化协同、智能化管控水平明显提升,形成较为完善的产业支撑和服务体系,实现更高质量、更有效率、更可持续、更为安全的发展模式。
没有账户,需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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