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车海平:聚焦价值创造和生产现场,知识生产新范式促进行业生态结构优化

在行业知识数字化的加持下,行业生产力要素迈向全联接、泛智能、广自治、众协同的网络化形态,其中可共享、高复用要素(尤其是智能生产装备和智能生产服务)向行业供给侧平台进行数字化汇聚,形成富含知识并循环演进的智能化行业基础设施,成为行业生产力提升的核心担当,推进行业生产服务升级并开展持续运营的数字服务提供商正在涌现。

  • 2021-03-20
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2020年车联网行业研究报告

根据华为Cloud BU判断及预测,20世纪末以来,汽车时代从1991-2000年的机械阶段,相继经过电子和通信阶段,走向2009-2014年的网联阶段和2015年至今的智能阶段,2025年后,汽车将会实现认知和自动驾驶。车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。

  • 2021-03-20
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德勤推动人工智能发展驾驭风险攻克难关报告

随着人工智能逐渐深入各行各业,由此产生的风险也 引发 出各种顾虑,导致人工智能应用放缓。所幸的是,这些顾虑能得到有效缓解和应对。 出于对新兴风险的顾虑,56% 的受访 企业表示已经或计划放缓人工智能的应用 。

  • 2021-03-19
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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法.首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源.然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果.使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识.最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.

  • 2021-03-19
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小微企业数字化转型方案

小微企业要做好数字化转型并不容易,因为他们并不像大企业那样实力雄厚、资源丰富,小微企业不仅人力短缺,资金也相对不足。但是良好的数字管理又如此的重要,因为如果没有扎实、稳健的管理制度、丰富的数据积累、科学理性的决策,挥洒自如的领导力就无从发挥,就像《孙子兵法》里就说过的,只有 “以正合”,才会有“以奇胜”的基础,基本管理都做不好,领导力艺术性就更无从发挥。

  • 2021-03-19
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工业企业能源管理产品方案

安科瑞工业企业能源管理平台采用自动化、信息化技术和集中管理模式,对企业的生产、输配和消耗环节实行集中扁平化的动态监控和数据化管理,监测企业电、水、燃气、蒸汽及压缩空气等各类能源的消耗情况,通过数据分析、挖掘和趋势分析,帮助企业针对各种能源需求及用能情况、能源质量、产品能源单耗、各工序能耗、工艺、车间、产线、班组、重大能耗设备等的能源利用情况等进行能耗统计、同环比分析、能源成本分析、用能预测、碳排分析,为企业加强能源管理,提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评估提供基础数据和支持。

  • 2021-03-19
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阿里巴巴数据中台体系架构

传统的IT是成本中心,而有了数据后,就可能成为价值中心,这个价值体现在:在管理上可以提供决策支持,在生产上可以提供与管理匹配的智能工具,也就是提升生产关系和生产力的适配能力。

  • 2021-03-19
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新型模块化循环式钢卷物流运输系统方案

轧钢厂总图布置各有差异,没有完全相同的布局结构,轧钢厂钢卷运输系统配置同样都有明显不同,国外某冶金技术公司的模块化循环式钢卷运输系统的模块化设计结构和灵活智能的装配组件,能满足所有冷轧或热轧设备的物流需求。最初,为了运输热轧钢卷,开发了这套钢卷运输系统,后来发现这套系统也非常适合运送冷轧厂生产的钢卷,运输冷卷时,不需要采取热轧厂运输过程中的隔热保护措施。

  • 2021-03-18
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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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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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