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2024年中国数据要素流通行业研究报告

中国大数据产业在“十三五”发展期间取得了显著的发展成效,产业规模年均复合增长率超过30%,2020年超过1万亿元。自2022年起,“公共授权运营平台建设” 、“数据二十条”、“《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》” 等政策明确了数据为我国经济发展的生产要素,推动数据流通应用良性发展。本报告将从以下三个维度解析当下数据要素行业的重要发展状况,为未来发展重心和发展路径提供启示:1)宏观行业发展分析:明晰数据要素的流通与应用的所处环境,在政策与监管和市场需求导向下,对于宏观发展历程、现处位置、产业与各行业应用场景情况做出判断;2)领域实践路径与进展:纵览2022-2024年行业发展实况,针对供给侧、需求应用与认知、监管推动下的新应用场景建设实况进行解析,更好地明确当前所处方位;3)厂商研究:基于市场调研,重点展示典型厂商的核心团队、战略定位、产品与技术优势,市场与生态等方面。

  • 2024-10-09
  • 阅读1125

海尔基于工业4.0智能制造工厂服务平台智能柔性生产线方案(224页PPT)

C2M工厂,基于德国工业4.0以及中国制造2025为基础,通过建立大批与个性化订制、内部互联、虚实互联、内外互联,实现零距离消费者的智能工厂。智能洗衣机装配线设计就是基于互联工厂的考虑,个性化定制要求产线能够柔性生产,产线具备以下柔性互联特性:

  • 2024-10-09
  • 阅读572

智能工厂整体规划方案

按照工信部智能制造能力成熟度模型为框架,按照智能制造第三级--集成级,规划智能工厂的总体建设 按照工信部智能制造能力成熟度模型为框架,按照智能制造第三级--集成级,规划智能工厂的总体建设

  • 2024-10-09
  • 阅读306

智慧城市能力提升项目建设方案

城市大脑是利用数据管理城市资源配置,以数据治理推进数数字化转型,重塑城市业态模式,以优政、惠民、兴业、宜居为愿景,实现城市级运营体系平台。

  • 2024-10-09
  • 阅读249

智慧交通顶层设计方案

打造国际知名绿色、低碳、高效城区。 要求提高交通系统运行效率、减少交通事故、降低环境污染。 全面建设智慧城市、提升道路交通管理效率、实现某区绿色交通不同层面逐步实现交通信息服务体现为民服务的思想,提升市民生活质量。

  • 2024-10-09
  • 阅读279

张野博士:大规模光伏经柔性直流送出系统交流侧故障穿越特性分析及参数优化

为研究大规模光伏经柔性直流送出系统交流侧故障对系统故障穿越期间直流电压、有功功率等的影响,提出了基于等效受控电流源模型的建模分析方法。首先,定性分析了大规模光伏经柔性直流送出系统交流故障穿越特性,将送端交流侧故障对柔性直流系统直流电压的影响间接转化为系统有功功率特性研究。然后,基于故障期间光伏侧逆变器和送端换流站运行控制特性建立了全系统等效受控电流源模型,探究了光伏侧逆变器电流设定值和送端换流站电流限幅值对有功功率传输特性的影响,进而提出了故障期间光伏侧逆变器和送端换流站电流参数的优化设计方法。最后,通过PSCAD/EMTDC仿真验证了所提方法的有效性。

  • 2024-10-21
  • 阅读371

吴成明教授:基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

  • 2024-10-21
  • 阅读455

苏寅生高工:电力电子设备谐波对主网的影响分析与对策探索

为保障新型电力系统的建设,对电力电子设备谐波对主网的影响进行了分析,分析了主网层谐波的3个主要特征:海量的分布式谐波源接入、线路电容对谐波的放大效应、谐波的远距离传播。上述因素相互叠加,造成了当前主网层的普遍超标现象。在遵循公认的“谁污染、谁治理”的源头治理基础上,对主网层的谐波治理进行了探索,从机理和案例上分析了不同治理措施的优劣,建议当前采用“谁受害、谁治理”的方案实行终端治理,长远应考虑从源头、地区电网、新建主网站点进行谐波的综合治理。

  • 2024-10-21
  • 阅读366
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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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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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