柔性智能制造作为工业智能的代表，已成为精密电子制造业向智能化演进的趋势，同时5G、F5G（Fixed-5G）、边 缘计算以及人工智能等ICT技术与OT技术的不断融合，为柔性智能制造提供了良好的使能环境。基于5G+F5G工业 PON固移融合网络，构建工业端边云协同架构；面向SMT产线柔性智能生产需求，开展基于端边云协同的柔性智能 制造技术方案研究，并在实际生产环境完成部署验证。希望提出的端边云协同架构及柔性智能制造技术方案能够对 智能制造发展演进提供参考。
在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题 基础上,提出以"工业操作系统+工业 APP"的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面 向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业 APP,实现工厂的持续改进与迭 代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业 APP 生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。
针对当前人工智能技术在军用领域的应用问题和难点，研究基于深度学习技术的军用软硬件架构设计方法，并 且结合业内主流的软硬件基础架构，分析在军事应用中涉及的关键技术和解决思路。 通过对深度学习模型压缩转化、数 据增强和分布式训练等软硬件架构的关键技术研究，设计构建了一站式人工智能开发平台、嵌入式边缘智能计算平台， 对军用人工智能提供端到端的训练、部署和测试支撑。 该研究可为未来智能无人作战系统提供软硬协同的智能计算解 决方案。
新型智慧城市与智慧城市的区别是什么，这篇报告告诉你
人工智能迅猛发展并广泛应用于各领域。具备一定神经网络的音乐机器 人能听懂音乐、分析音乐并创作音乐。在专业音乐教育领域，以音乐人工智能技术 为平台，构建的各类全新交互式教学音乐智能系统，将是一种感知音乐、认知音 乐、创作音乐及音乐教育的全新模式。
智慧城市理念在新城规划中的应用探讨——以成都市天府新城规划为例
人工智能时代的来临引发一系列新的伦理与法律问题 ，亟需前瞻预判 、审慎决策 ，及时应对其所伴生的风 险与挑战 。 当下应当对人工智能的发展和应用施加必要的伦理约束与法律规制 ，注意弱智能向强智能演化给现有法律 关系带来的影响 ，重视无人驾驶汽车 、服务机器人等人工智能产品造成损害之际产品责任及责任保险从消费者向生产者 的重心转移 ，健全和改进人工智能监管方式 ，防范自主武器系统的反人道法倾向 。
城市生态化与智慧城市建设耦合协调评价分析——以厦门市为例
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
能源计量的目的并非为了远程抄表，而是通过收集各类能耗数据，建立能耗模型，进行节能优化改造，并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案，达到优化设备运行状态、节能减排的效果。
通过蓝牙定位信标进行精确定位后，自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。
2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展； 生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可 信度。
世界模型作为连接数字世界与物理世界的核心纽带，是人工智能技术演进的必然方向，也是全球科技竞争的战略制高点。当前行业热度高涨、资本持续加持、技术迭代 加速、应用场景不断拓宽，正处于从技术探索向产业落地跨越的关键窗口期
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