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工业互联网是新一代信息网络技术与现代工业技术深度融合的产物

工业互联网是新一代信息网络技术与现代工业技术深度融合的产物,是工业技术的数字化、网络化、智能化的重要载体。工业互联网通过构建连接企业、机器、物料、人、信息系统的基础网络,实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析,形成科学决策与智能控制,提高制造资源配置效率,正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

  • 2024-04-03
  • 阅读391

企业数字化转型发展双象限洞察报告

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  • 2024-03-28
  • 阅读293
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  • 18页
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企业碳达峰行动方案编制指南

本文件规定了企业碳排放达峰行动方案编制的基本原则、主要步骤及要求、行动方案框架。 本文件适用于法人或视同法人的工业企业编制碳达峰行动方案,其他企业碳达峰行动方案编制可参照执行。

  • 2024-03-28
  • 阅读579
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  • 11页
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全程电子化合同管理解决方案(51页 PPT)

企业的合同类型多,不同的合同有不同的管理规范与要求,在大多数企业缺乏系统管理的情况下,如采用人工的方式管理,从合同起草到审批、到执行的整个过程就难以有效达到规范管理的目的,合同执行过程也难以监控。

  • 2024-03-28
  • 阅读256
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  • 51页
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华为应急指挥政策指导方案

应急指挥:在很短的时间里,根据不充分的信息,针对不确定的需求,做出非常规的决策,来分派极其有限的资源。

  • 2024-04-15
  • 阅读445

频分复用设计实验报告

频分复用是按频率分割多路信号的方法,即将信道的可用频带分成若干互不交叠的频段,每路信号占据其中的一个频段。在接收端用适当的滤波器将多路信号分开,分别进行解调和终端处理。时分复用是按时间分割多路信号的方法,即将信道的可用时间分成若干顺序排列的时隙,每路信号占据其中一个时隙。在接收端用时序电路将多路信号分开,分别进行解调和终端处理。频分复用原理框图如图 1所示。图中给从的是一个 12 路调制、解调系统框图。

  • 2024-04-22
  • 阅读342

压缩感知在雷达成像中的应用

以ISAR和InISAR为代表的高分辨率雷达成像技术在军事和民用领域有着广泛的需求。通常情况下,高分辨率雷达图像的获得需要宽带雷达信号,而宽带雷达信号则又会导致雷达数据率的增加。

  • 2024-04-22
  • 阅读591

中国信通院:可观测性技术发展研究报告(2023年)

现代信息系统往往呈现规模巨大、结构复杂和分布式架构等特点,使得传统的系统监控和调试方法难以满足全面观测和管理的需求,这给故障排查、性能优化和数据分析等任务带来巨大困难。在此背景下,可观测性技术应运而生。

  • 2024-05-07
  • 阅读606
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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