供应链数字化转型顶层架构设计方案（37页 PPT）

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告：Digitization（数码化）、Digitalization（数字化）、Digital Transformation（数字化转型）。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应，此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊，也有助于企业建立正确的数字化战略和行动计划。

2023-07-19
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能源（石化）行业工业4.0智能工厂解决方案

生产执行系统：通过炼化设备、储罐等设备的数据自动采集，建立生产过程数字化管理MES系统；管理人员通过MES系统准确掌握各类生产动态信息，并对过程工艺状况、能源供应和消耗、半成品和库存，进行快速的生产调整操作。

2021-10-26
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物联云仓：2023年12月中国通用仓储市场动态报告

物联云仓《中国通用仓储市场动态报告》已连续发布65期。《报告》通过对物联云仓实时数据进行汇总、整理，全面反映我国41个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况，体现通用仓储市场的供需动态变化，总结市场发展规律，预测市场发展趋势，为了解仓储市场发展情况、合理投资提供参考依据。

2024-04-23
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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘（Data Mining）的广义观点：从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识，是一种跨学科的计算机科学分支，使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息，并将其转化为计算机可处理的结构化表示，是知识发现的一个关键步骤

2021-04-18
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合肥骆岗中央公园智慧园区建设方案（53页 PPT）

按照“成熟技术充分运用、特色技术充分体现、未来技术充分展示”的工作思路，整体谋划、分步实施，促进现代信息技术与生产、生活、生态空间的深度融合，打造“智慧要素集聚、体验场景丰富、运行管理高效”的科技生态未来之城。

2024-12-30
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中国传媒大学：2024中国虚拟数字人影响力指数报告

随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已成为促动数字创新的关键驱动力。AIGC 技术不仅具备多模态内容自动生成的能力，涵盖了从文本、图像、音频乃至视频等多种媒介形式的创造性生产，并且正逐步与数字人概念深度融合，昭示着一个全新的虚拟数字互动时代——媒体融合面向纵深发展时代的到来。在虚拟现实空间内，数字人将作为用户代理身份介入社交、娱乐、教育及商务等诸多领域的活动中，超越静态表征阶段，进化为具备智能交互特性和高度个性化的动态实体。这种融合性变革不仅重塑了人类与数字环境的交互模式，更在内容创造和用户体验方面开辟了前所未有的可能性

2024-07-26
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工业4.0智慧物流园解决方案

每家入驻企业都是园区的客户，其基本信息登记较为完备，可看成为一“点”；从开始和客户接触，客户入驻，到入驻以后客户的运行情况和园区对客户提供的服务这期间所有的相关活劢和历叱数据，则被称为是“线”。能够汇总所有客户的基本信息，被称为“面”；

2021-10-26
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工业4.0与企业数智化转型

数智赋能是数字化转型的基本形态工业数智化是以新基建创设新空间满足新需求工业4.0与企业数智化转型有着内在的联系和逻辑企业数智化转型新概念和新的领导力

2022-05-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。