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神策数据深入洞察九大车主APP落地汽车行业解决方案及最佳实践

随着数字化转型的深入,汽车行业“以用户为中心”的市场战略和运营策略也在加快落地。 汽车消费者从兴趣、意向、试驾、购买、用车/服务体验,到置换/增购/转介绍的整个旅程中,涉及线上线下多个数字化营销触点,其中就包括重要性日益提升的车主 APP。虽然尚未成为承载获客的第一落地点,但凭借极高的私域运营价值和车主全生命周期的覆盖能力,车主 APP 正向车企的一站式服务平台演进。提升车主 APP 的用户体验,能有效帮助整个线索转化链条的效率提升。

  • 2021-03-18
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磁力数观2020快手汽车行业数据价值报告

分析对象: ? 快手上观看汽车视频或直播、搜索汽车相关内容、参与汽车讨论等一切有表现出对汽车有兴趣的人群 ? 快手上的汽车相关内容 ? 汽车领域创作者 ? 汽车指狭义乘用车 数据周期: ? 趋势数据取2020年 1 - 1 0月数据 ? 对比数据取2020年 5 - 1 0月近半年数据 主要内容: ? 汽车流量和人群分析 ? 汽车场景及内容解读 ? 汽车创作者生态洞察

  • 2021-03-18
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大陆集团2020未来出行趋势从驾驶者到乘客对汽车科技发展的态度

如今,部分自动驾驶技术的使用日益普遍,针对特定应用场景的驾驶辅助系统也成了新车标配。然而实现高度自动驾驶(驾驶员能够把控制权交给软件,不再需要实时监控车辆行驶), 或者在常规路况 下实现完全自动驾驶,仍然还需要一段时间。技术需要继续发展,法规要求也需要落实到位,此外,人们也需要接受新技术,把控制权移交给车辆。

  • 2021-03-18
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2020年新能源乘用车白皮书

2020年是新能源个人消费市场崛起的重要拐点,增幅最大TOP10厂商中,七家仅面向个人用户销售,众多以营运市场为主体的厂商销量一溃千里,预示新能源车市场将逐步回归正常,围绕补贴而生厂商将越来越难生存。 SUV在新能源市场份额明显偏低,随着SUV车型投放数量的增加,新能源SUV市场将迎来爆发增长

  • 2021-03-18
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2020年工业自动化在新能源行业的应用

随着社会经济的发展变化,中国能源结构发生了深刻变化,2018年,非化石能源在能源消费中的占比达到14.3%,有望实现2020年非化石能源占比达到15%的目标。中电联数据显示,新能源的主要利用形式为发电,其中水电、风电、核电、太阳能发电等非化石能源发电装机容量在2019年底达到8.4亿千瓦,比上年增长8.7%,占全国发电装机容量的41.9%,比上年底提高1.1个百分点。分类型来看,在中国利用较为广泛的是水电、风电、太阳能发电和核电,累计装机容量分别为:水电3.6亿千瓦、并网风电2.1亿千瓦、并网太阳能发电2.0亿千瓦、核电4,874万千瓦。自动化技术及设备已经在新能源发电的系统构成、功能实现、安全运行、优化调度、电能质量保障等方面得到广泛应用,推动了新能源行业技术进步。

  • 2021-03-18
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中石油2050年世界与中国能源展望

能源是人类社会发展和进步所必需的重要物质基础。能源技术的突破、能源行业的持续发展是推动经济社会发展和国家强盛的动力。 能源发展需遵循其客观规律,促进经济转型发展与能源供需的协调发展,通过推动经济结构优化,降低能源消费强度,实现使用更少的能源支撑经济的高质量发展是各国共同努力的目标。以建设人类命运共同体为使命,探索构建经济发展与生态文明建设兼顾的可持续发展道路是各国的共同追求。依托本地资源、因地制宜构建适合自身发展阶段的能源发展之路是各国能源发展应有之义。依托科技进步实现能源利用效率提升,清洁能源占比提升是能源发展的内生动力。

  • 2021-03-18
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物联网安全漏洞案例研究与解决方案

随着物联网技术的不断推进,基于物联网的设备在我们的生活中越来越普及,特别是那些廉价或计算受限的设备通常没有设计任何安全机制,成为了很大的隐患。我们列举了一些消费者在物联网设备中可能遇到的常见攻击,并提出了一些解决策略

  • 2021-03-18
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欧洲最大水族馆物联网解决方案

水族馆让人们不需要花费昂贵的长途旅行就可以观赏和研究这些迷人的海洋生态系统;水族馆是一个伟大的教育工具,可以提高公众对保护水生动物生活和栖息地必要性知识,并使人们认识到生物多样性的重要性。水质监测的主要目标是自动测量水簇馆水质的物理和化学参数变化,提高收集数据的频率和可靠性,减轻水族馆工作人员的任务。

  • 2021-03-18
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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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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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