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AI不但要干掉摄像,还要干掉导播

真正威胁摄像人饭碗的,从来不是什么摄像机器人,而是人工智能(AI)技术。前者仅仅是个自动化的工具而已,而后者才是真正拥有学习能力和自主决策能力的。

  • 2021-04-25
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物联网时代C位争夺战:LoRa VS NB-IoT

在网络通信的另一个赛道——物联网领域,同样存在着两个备受瞩目的通信技术路线,也就是NB-IoT和LoRa通信路线的路线之争。在物联网井喷发展的过程中,NB-IoT和LoRa都有其各自的技术优势,都得到各自阵营的鼎力支持。

  • 2021-04-25
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AI下半场,谁主沉浮?

AI是一个严重依赖根源性创新、针尖式突破的行业,一个尚处于发展期但带头人层次高的企业,有更大概率超过团队庞大、但缺乏先进理论引领的企业。简而言之,人工智能企业的成功,很大程度上取决于引领者、研究者的境界和层次。

  • 2021-04-25
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AI 垃圾分类指日可待?

AI垃圾分类的未来或许还很遥远,但未来依然是值得期待的。每个人都必须与时代共同成长,从这个角度来说,我们也算是见证历史了吧。让我们和AI一起,给岁月以文明,而不是给文明以岁月。

  • 2021-04-25
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绿色建筑智能外遮阳与自然采光集成系统设计与性能研究

为了克服现有绿色建筑外遮阳系统在进行遮阳的同时会影响室内自然采光效果的缺点,同时也为了减少白昼期间的电能消耗,将光纤光导照明技术与智能遮阳技术结合改进,通过在外遮阳板上间隔交替布设若干小型化的自然光采集单元以及在每组外遮阳板中心位置设置追光控制传感器,通过智能追光控制,使得外遮阳系统跟随入射光线角度旋转,始终与入射光线保持垂直关系,相应地,附设在外遮阳板上的自然光采集单元也与入射光线保持垂直入射,系统由石英光纤将采集聚焦后的光线传输至室内自然光与LED混光照明灯具进行照明。试验研究表明,智能追光控制使得遮阳板的遮阳效率得到提高,可以减少空调电力能耗;同时自然光利用率也得到改善,测试研究显示,能够使建筑全年自然光可利用率提高至75%,可减少室内照明电力能耗。智能外遮阳与自然采光集成系统为建筑节能和绿色可持续运营提供了其中一种技术解决方案。

  • 2021-04-25
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人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景

本文简要介绍了建筑能源管理(BEM)的概念。并从5个方面阐述了BEM对人工智能(AI)技术的需求,即楼宇控制需要由从顶到底的基于物理模型的控制模式,转变为从底到顶的基于数据的控制模式;建筑能源系统由单一能源转变为多能源,需要解决可变可再生能源的不稳定问题;BEM的管理模型,需要从白箱转变为灰箱,甚至黑箱。此外还有负荷预测问题和非结构化数据的处理问题。文章还提出了BEM系统架构、迁移学习、物联网构建、AI与BIM的关系,以及负荷反推等需要研究的问题。文章并对人工智能在BEM领域的发展提出了建议。

  • 2021-04-25
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物联网在智能办公自动化中的应用

COVID-19大流行以以前难以想象的方式改变了商业。虽然世界各地的许多员工仍在远程工作,我们开始返回现场工作,但办公室生活将大不相同。许多企业求助于智能办公自动化等技术,这些技术利用物联网(IoT)来提高工作场所的安全性并降低成本,同时公司也在重建因疫情而损失的收入。

  • 2021-04-25
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智慧消防治理平台规划建设方案

智慧消防治理平台构建“1+1+4+N”安全体系,搭建一套统一平台,打造一支高效队伍,服务四个管理对象,集成N个系统模块。为消防监管部门提供监督执法依据,提升消防安全管控效能,提供辖区防火数据分析能力,提升辖区整体火灾防控能力。

  • 2021-04-25
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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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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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2026金融智能体可信互联研究报告

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

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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