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华信咨询:中国数据中心产业低碳发展实践研究(2023年)

算力是全球数字经济的生产力,数据中心是算力的关键支点,中国是全球数据中心产业的焦点。经过 20 年的发展演进,国内数据中心产业发展进入了新的阶段,作为数字设施、数字能源、数字科技的三重载体产业,数据中心在新时期进入高质量转型期,低碳化发展是转型的关键方向。目前我国数据中心用电量和二氧化碳排放量仍处于增长态势,在“双碳”战略和“能耗双控”背景驱动下,加快能效优化、能源循环和可再生能源替换,打造“零碳/低碳数据中心”将成为数据中心产业底色。

  • 2023-03-28
  • 阅读394
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观奕资本:2022碳中和产业研究报告

本报告主要阐述了碳中和领域所涵盖的基本概念,讲述了为什么要关注和推进碳中和,碳中和进程在全球和中国的由来、发展及现状,并剖析了如何实现碳中和,以及碳中和当中所蕴含的投资机遇。

  • 2023-03-28
  • 阅读347
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工信安全中心:2022年工业信息安全态势报告

据国家工信安全中心统计,2022年公开披露的工业信息安全事件共312起行业分布:覆盖十几个工业细分领域,制造、能源领域成为网络攻击重点目标攻击方式:恶意软件、分布式拒绝服务 (DDoS)攻击、网络钓鱼等攻击趋势:目标多元化、手段复杂化、影响扩大化。

  • 2023-03-28
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电池极片辊压设备的预测性维护实践

1. 辊轴磨损: 长时间的使用会导致辊轴表面磨损,影响辊轴的使用寿命和正常运转,需要进行更换。 2. 传动系统故障: 锂电辊压设备的传动系统包括电机、减速器、链条等组件,如果其中的任何一个出现故障,都会影响设备的正常工作。 3. 液压系统故障: 锂电辊压设备的液压系统包括油泵、液压管路、阀门等组件,如果其中的任何一个出现故障,都会导致设备无法正常工作。 4. 电气故障: 锂电辊压设备的电气系统包括电线、开关、控制器等组件,如果其中的任何一个出现故障,都会影响设备的正常工作。 5. 机械故障: 锂电辊压设备的机械部件,如轴承、滑块、导轨等,长时间的使用会导致磨损或者松动,影响设备的正常工作。 针对这些常见故障,可以通过定期维护和保养来预防,以及采用预测性维护的方法来提前检测和修复潜在的故障。

  • 2023-03-27
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场景驱动的创新,科技与经济融合的加速器

科技自立自强成为十四五时期国家发展的战略支撑,尽管我国在载人航天、全球北斗导航组网等重大科技工程方面已经取得了世界领先水平,但是在中美贸易战、以及国际保护主义、单边主义上升等复杂国际形势下,全球产业链供应链因非经济因素而面临冲击,我国高科技产品进口受阻,部分核心环节和关键技术受制于人,“缺芯少魂”对我国产业发展的制约愈发明显。为加快提升科技自主创新水平,加强科技创新对产业发展的支撑,从国家到地方、从政府研发经费到企业科研投入,社会各界已经开展了大量实践探索,但是在科技成果转化、创新链与产业链对接、原创成果引领等方面仍面临各种现实问题,亟需探索新的科技创新模式。

  • 2023-03-28
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产业园区未来十大趋势

促进产业结构调整,转变经济增长方式,提升自主创新能力是当前我国实现经济持续、健康和稳定发展的必然命题。 产业园区作为我国区域经济发展的龙头,是对外开放、招商引资、管理创新的主要载体,是发展高新技术产业、促进产业集聚的重要平台。近年来,随着经济社会发展,产业园区越来越被各级政府重视,产业园区已经成为各地区域经济发展的重要助推器。未来,我国的产业园区可能呈现以下趋势。?

  • 2023-03-28
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产业互联网:发展结构、商业逻辑与创新精要

进入互联网下半场,数字化转型成为地区经济发展的重要突破口;产业互联网平台作为重要的基础设施,成为数字产业化与产业数字化能否实现的基石。如果说改变生活方式的是消费互联网,改变社交方式的是社群互联网,改变生产方式的是工业互联网;那么,在数智科技条件下,能够将生产生活方式实现贯通并实现“交易平台+产业数字化”的则是产业互联网。产业互联网本质上是产业组织创新,中间层是资本运作、技术架构和商业模式,基底则是产业开放创新生态圈。产业互联网作为数智科技条件下的产业组织者,依赖于多创新主体的协同推进机制。当前,大量产业互联网还处于探索阶段,迫切需要重识产业互联网技术的逻辑、资本的逻辑、商业的逻辑、产业的逻辑、生态的逻辑,以便更好地服务数字化转型与产业组织创新。

  • 2023-03-28
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OEE统计及监测的8大常见错误

OEE(设备综合效率)即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率,是一种独立的测量工具,用于监控、评估和提高生产过程的有效性。企业可以通过监测其OEE来发现改进机会,以提高生产力。然而,在进行OEE统计时,企业也常常容易犯错。本文旨在帮助企业发现并避免在OEE数据统计及监测过程中常见的8大错误。

  • 2023-03-27
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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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