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质检三电和智能电网信息化建设受益者

公司根据所处细分市场的行业特点、用户对象、技术状况和应用环境的不同而采用了不同的经营模式。电子政务领域,主要采用定制软件系统销售模式;在信息安全领域,则采用产品化软件经营模式;质检三电工程,主要向进出口企业收取固定的运维服务费;协同管理领域,主要采用产品化软件和定制软件相结合的经营模式。

  • 2023-02-27
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软件定义汽车趋势下企业能力规划研究(2021版)

面对新形势,传统汽车开发迭代遇到困境。开发出的车辆缺少灵魂,不具备“进化”能力;车型与车型间缺少传承,积累与沉淀无法有效地转化到新车型研发中,由于每个车型的供应商差异性很大,导致基于功能的组织架构无法稳定的成长迭代、积累经验.

  • 2023-02-27
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绿色智能制造白皮书-施耐德电气

近年来,由于信息化技术(信息化、数字化)和工业制造运营(自动化、电气化)等技术的融合发展,尤其是5G、人工智能、大数据、物联网技术体系以前所未有的速度大规模进入制造业,并改变工业制造的既有流程、模式和市场格局,因此,智能制造、绿色制造等概念已经在全球范围内引起政产学研等各层参与者的高度重视,并投入了相当周期对上述概念进行探索和实践。同时,新技术在制造业转型升级中的应用规模的不断扩张,加之制造业创新的需求不断增加,这些概念持续深化,绿色制造和智能制造之间的再融合已成为常态。在政府牵头即政策扶持的利好背景下,传统工业企业、电气企业、以及新入局者互联网企业共同参与到智能制造和绿色制造大潮中,推动两大概念成为新动力和增长点。其背后的逻辑在于,工业自动化和电气化正在数字化、信息化的推动下,迎来新一轮升级革命,尤其对能源行业产生了极其深远的影响。放眼全球,我们正在迈入一个更加数字化,同时也更加电气化的时代。

  • 2023-02-27
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深度报告—工业软件行业研究

生产控制类工业软件是我国智能制造背景下亟待完成自主可控进程的核心软件产品,近年来有连续政策利好催化。生产控制类工业软件一方面直接控制、调度车间的生产设备,一方面与制造业企业的销售、设计、物流、经营、财务系统紧密相关,承担着采集数据、控制底层设备、实时监控调度、执行企业计划等重要工作。其中,过程控制、先进过程控制及优化、生产执行及管理三大品类是其主要组成部分。

  • 2023-02-27
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巧用数字生产力工具,加快中小企业数实融合步伐(阿里)

目前,越来越多的中小企业正在从组织数字化走向业务数字化,有的已经率先进入了产业链数字化。现在,钉钉上有超过 500 万个低代码应用,这些低代码应用是由中小企业的业务人员自行搭建的。因为只有企业的业务一线人员才真正自己的企业,让他们摆脱复杂技术的限制,更加便捷迅速实现数字化赋能,才会真正加速数字化的落地,加速企业数字生产力的爆发。

  • 2023-03-11
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《美国加速5G》战略报告(精华版)

2021年3月,美国战略与国际研究中心(CSIS)发布报告《Accelerating 5G in the United States》(在《美国加速5G》)。本报告强调以市场为导向的决策,虽然有时需要政府拨款来提供必要的研究或启动投资,但是关键的政策决定是“允许市场确定部署”。只有激起了企业家精神和商业竞争的爆发,才能继续推动美国经济的发展。 报告中为5G战略提供了一种综合的网络技术方法,以美国创新和投资的优势为基础,并就如何加快基础架构部署,如何确保供应链安全以及如何加快5G使用提出了建议。

  • 2023-03-16
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《世界投资报告2020》预测国际生产格局的变革方向

近年来,已经持续了数十年之久的经济、贸易和生产全球化进程遭遇了巨大挑战,引发国内外众多专家学者对于未来国际生产格局发展方向的热烈讨论。2020年6月,联合国贸易和发展会议(UNCTAD)发布了最新的《世界投资报告2020》。该报告认为,技术进步、全球经济治理和可持续发展是影响国际生产格局的三大主题,生产回归、区域化、多地复制和多元化是未来国际生产格局的四大发展方向。据此,报告向各国政策制定者提出了若干政策建议。

  • 2023-03-16
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5G时代的大国竞争战略

通信基础设施是信息互联网时代的“高速公路”,为数字经济提供基础设施底层支撑,是世界各国发展高科技和保障战略安全的必争之地。1G到4G曾是欧美主导的时代。中国移动通讯行业经历了1G空白、2G落后、3G追随、4G同步的发展历程,今天我们终于在5G时代走在了前沿,在标准制定、产业链配套等方面拥有了话语权。历史经验表明,基础设施建设必须具有一定的前瞻性,才能将先发优势转化为产业生态优势,牢牢掌握新一轮全球科技竞争的制高点。我们建议应推动以5G为代表的新型基础设施建设,深化产学研融合,并促进5G与工业互联网、车联网、人工智能等垂直行业应用融合发展,加速形成5G创新生态。

  • 2023-03-16
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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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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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