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2021年中国人工智能基础层行业研究报告

算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。基于此,艾瑞定义人工智能基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源,主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三大模块。发展人工智能基础层可多环节提效AI技术价值的释放,解决需求方人工智能生产力稀缺问题,且依托AI基础层资源,AI企业可有效应对下游客户的长尾应用需求,将其高频应用转化为新主营业务,寻找业务增长突破点。此外,基础层工具属性标志着AI产业社会化分工的出现,AI产业正逐步进入各产业深度参与、双向共建的效率化生产阶段。据艾瑞测算,2020年人工智能基础层市场规模为497亿元,为AI产业总规模的33%,AI芯片的高增长是产业规模增长的主要拉动力。未来,伴随各行业智能化转型的迫切需求,艾瑞认为人工智能基础层的各模块工具有望走向集约型的生产模式,更多企业将自研开源框架,国产的操作系统与数据库等软件配套设施将稳步崛起,算力模块的智能服务器国产化率也将逐步提升。

  • 2021-07-23
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煤化工各工段的工艺流程图

煤化工各工段的工艺流程图

  • 2021-07-23
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煤化工最全工艺流程图大合集

煤化工最全工艺流程图大合集

  • 2021-07-23
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116个自动化仪表+99个DCS控制系统术语

仪表担负着全厂的测量监视控制,时时刻刻告诉我们各个装置的运作情况,仪表及控制岗位是工厂正常运作的保证。下面的这227个自动化仪表与控制系统术语

  • 2021-07-23
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基于SPL迭代思想的图像压缩感知重构神经网络_裴翰奇

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  • 2021-07-26
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基于深度学习的OCT图像视网膜积液自动分割_魏静

基于深度学习的OCT图像视网膜积液自动分割基于深度学习的OCT图像视网膜积液自动分割基于深度学习的OCT图像视网膜积液自动分割

  • 2021-07-26
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基于CIM平台的轨道交通行业解决方案

城市轨道交通具有大容量、集约高效、节能环保等特点,是城市综合交通运输体系的重要组成部分。近年来,我国城市轨道交通快速发展,在满足人民群众出行需求、缓解城市拥堵等方面发挥了越来越重要的作用,从某种程度上,城市轨道交通的运行水平决定着城市公共交通的服务质量。面对日益增长的客流量,运营安全风险不断提高,运营管理面临巨大的挑战。

  • 2021-07-16
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以数为纽,图谱链接,平台推动数据资源与业务场景协同

当前,新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。 随着城市基础设施不断完善,智慧城市的应用场景日益丰富,已深入至智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧物流、智慧能源等应用场景。在推动智慧城市系列平台建设的同时,各地方政府拥有数据资源所有权;互联网企业则往往掌握着先进的数据技术以及拥有互联网思维的专业队伍;本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识。因此需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源,共同参与城市数据运营。然而,目前城市运营平台模式不清晰问题也很突出,主要集中在城市大数据平台数据治理复杂、运营体系庞大、城市数据运营模式与路径没有固定模式。因此这些原因的叠加使得地方职能单位难以充分发挥各方的主观能动性,不能挖掘地方优势,突出地方特色。

  • 2021-07-19
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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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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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