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从智能到智慧——我们如何让AI进入生活?

从智能到智慧——我们如何让AI进入生活? 在人类所有的造物里,这是第一次,造物具备了智能。甚至在某些专业领域,人工智能已经超越了它的创造者。 以致于凯文.凯利感叹:学会向我们的创造物低头。这其中,憧憬者有之,警惕者亦有之。

  • 2021-04-20
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数据中心内部虚拟机三层动态迁移

传统的数据中心网络技术,STP 是二层网络中非常重要的一种协议。用户构建网络时, 为了保证可靠性,通常会采用冗余设备和冗余链路,这样就不可避免的形成环路。而二层网络处于同-个广播域下,广播报文在环路中会反复持续传送,形成广 播风暴,瞬间即可导致端口阻塞和设备瘫痪。因此,为了防止广播风暴,就必须防止形成环路。这样,既要防止形成环路,又要保证可靠性,就只能将冗余设备和冗余链路变成备 份设备和备份链路。即冗余的设备端口和链路在正常情况下被阻塞掉, 不参与数据报文的转发。

  • 2021-04-20
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大数据发展四面观:市场、政策、实践与挑战

2020年后我国从战略、立法、实践等多方面进入数据要素驱动产业经济转型的新阶段,如何在已有发展基础上加速释放数据要素价值、为城市经济社会发展带来新动能成为各级政府面临的重要命题。本文在剖析大数据产业链构成关系的基础上,梳理分析了2015-2019、2020至今这两个重要阶段大数据相关政策脉络及典型地方实践,并对大数据发展面临的新挑战进行了初步思考。

  • 2021-04-20
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2020BCS-北京网络安全大会汽车制造业信息安全形势与建设分享

勒索软件等新型攻击模式突破了工控网络的隔离限制,降低了对制造业的攻击门槛; “震网”病毒以来,工控系统的安全漏洞呈现逐年增多的趋势,而制造业占比最高; 车联网安全成为热门议题,车辆的安全漏洞呈上升趋势。

  • 2021-04-20
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工业物联网及工业大数据安全探讨

近年来,世界各国掀起以工业物联网(IIoT)为代表的“第四次工业革命”。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/VR等技术的加速发展,共同推动了“第四次工业革命”进程。本文通过对IIoT与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对IIoT大趋势下如何保护IIoT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

  • 2021-04-20
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数字化技术的现状与发展趋势

对数字化技术进行了介绍 , 综述了国内外数字化制造技术的研究现 状 , 论述了数字化制造技术是先进制造技术的核心 , 对数字化制造技术的几个核 心技术进行了较为详细的介绍 , 最后对数字化制造技术进行了展望并结合我国 实际情况对我国如何发展数字化制造技术提出了几点建议

  • 2021-04-20
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美容行业的电商猛兽报告

跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体,通过电子商务平台达成交易、进行电子支付结算,并通过跨境电商物流及异地仓储送达商品,从而完成交易的一种国际商业活动。

  • 2021-04-19
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法_葛少云

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性,且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题,文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端(P2P)能量交易方法。首先,以智能建筑作为终端负荷载体,提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型,并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次,分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了P2P交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系,完善了对P2P交易各环节博弈关系的分析。最后,通过构建实际算例,分析了终端用能特性对微网经济调度及P2P交易的影响,同时结合具体指标量化分析了P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益,并分析了P2P交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-19
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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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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

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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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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