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人工智能专用SoC芯片IP需求分析

目前支持AI计算开发的半导体有独立加速器和 in-memory/near-memory 计算技术两种。独立加速器以某种方式连接到应用处理器,并且有一些应用处理器在设备上添加了神经网络硬件加速。独立加速器可以通过芯片与芯片的互连而实现了将硬件扩展到多个芯片的巨大创新,从而实现最高性能,in-memory 和 near-memory 计算技术主要满足减少能耗需求。

  • 2021-03-16
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研报2020年中国视频监控设备行业驱动因素以及市场趋势分析研究报告

头豹研究院布局中国市场,深入研究 10 大行业,54 个垂直行业的市场变化,已经积累了近 50 万行业研究样本,完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境,从信息科技,人工智能等领域着手,研究内容覆盖整个行业的发展周期,伴随着行业中企业的创立,发展,扩张,到企业走向上市及上市后的成熟期,研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式,企业的商业模式和运营模式,以专业的视野解读行业的沿革。

  • 2021-03-16
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华为智能体白皮书

人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、云、5G等新技术将融入到人类社会的各个方面,对经济发展、社会进步、环境保护等产生重大而深远的影响。站在历史发展的拐点,我们要用愿景牵引,做好规划,让技术在未来社会产生最好的结果,沿着正确的技术方向创建未来。

  • 2021-03-16
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研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域,以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2021-03-16
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爱分析企业发展新动能智能通讯云赋能企业后疫情时代

智能通讯云助力企业运营与服务的全面升级 互联网通讯服务通过API、SDK的方式提供给产品研发和企业IT人员,将其嵌入网站、APP中,或者与企业内部的各种业务系统和数据打通,实现无缝对接。 产品研发人员通过互联网通讯服务,开发社交性和互动性强的产品,提升用户体验,增加用户的活跃度和粘性。

  • 2021-03-16
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研报2020年车联网行业网联化智能化产业链一体化分析研究报告

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域,是 5G 垂直应用落地的重点方向。 ? 根据华为Cloud BU判断及预测,20世纪末以来,汽车时代从1991-2000年的机械阶段,相继经过电子和通信阶段,走向2009-2014年的网联阶 段和2015年至今的智能阶段,2025年后,汽车将会实现认知和自动驾驶。 ? 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。

  • 2021-03-16
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华为2020中国智能设备办公体验趋势报告

随着互联网技术、5G、人工智能、物联网等新技术的发展,传统的办公模式受到冲击。远程办公、移动办公等新的工作方式在全球化疫情的催化下加速发展。经济全球化的全速迈进,需要软硬件生态体系的建立来提升员工的协作性、效率性。另外,诸多黑科技的诞生,将让用户的办公过程更加智慧化,交互方式更加多样化。此外,以人为本的办公理念逐步深入人心,越来越多的企业开始重视人文关怀,关注员工健康、员工隐私。本报告分别从全球智能设备市场分析出发,聚焦调研了不同办公行业用户智能设备的使用习惯和需求,并结合技术侧、人文侧等趋势洞察,识别出随着“数字化时代”到来,智能办公设备将遇到发展机遇与挑战。

  • 2021-03-16
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中国工程院中国制造强国发展指数

党的十九届五中全会提出,要坚持把发展经济着力点放在实体经济上,坚定不移建设制造强国。制造业是立国之本、强国之基,是实现我国经济稳中求进、长期向好的重要支撑,是适应国内大循环、国内国际双循环新发展格局的重要抓手。当前,世界正处于百年未有之大变局,更需保持战略定力、危中寻机,把制造业高质量发展放在更加突出的位置。为系统反映制造强国发展进程,中国工程院通过“制造强国战略研究”系列课题持续开展了主要国家制造强国发展指数跟踪测评工作。

  • 2021-03-16
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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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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

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