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1278亿!256个!西安2023年新开工项目名单公布

2023年,西安市将推进1138个项目进度,全年共谋划市级重点在建项目698个,年计划投资5084亿元,前期储备项目440个。

  • 2023-02-26
  • 阅读1696

车路云一体化系统白皮书

车路云一体化系统是指通过新一代信息与通信技术,将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,实现智能网联汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统

  • 2023-02-27
  • 阅读466

2023十大科技趋势

基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示,成为人工智能基础设施。

  • 2023-02-27
  • 阅读404

零跑汽车「自助餐式」BI数据服务体系

中国新能源行业正处于快速发展中,身处该市场的企业在爆发趋势中也面对着激烈的竞争,数智化转型成为新能源企业的关注热点,对于打造企业竞争优势具有重要影响力。作为新能源领域头部品牌、全国三大电动汽车充电设备运营商之一,星星充电在数智化转型方面有着领先行业的实践成果。

  • 2023-02-24
  • 阅读449

一文看懂央企数字化转型

2020年9月,国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出要促进国有企业数字化、网络化、智能化发展。包括建设基础数字技术平台、构建数据治理体系、推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、加快新型基础设施建设、加快关键核心技术攻关等。此外,上云用数赋智行动、十四五规划等相关政策均对央企数字化转型提出了指导方向。

  • 2023-02-24
  • 阅读432

流程工业数字化转型实践

流程工业在我国国民经济中占有相当重要的地位,但这些工业企业的生产规模、发展水平参差不齐是目前面临的一个现实问题。有些企业自动化基础比较薄弱;有些企业虽然有比较完善的自控系统,但都是针对具体的工艺段,控制室分散在各个工艺现场,环境相对比较恶劣,噪声粉尘等危害操作人员健康;有些企业已经完成局部的小集控,但并没有彻底解决自动化孤岛,以及信息共享交互、信息集成、信息分析等问题。因此,如何做好流程工业企业的数字化转型, 数字化转型的基础目标是什么,依旧在摸索和探讨之中。

  • 2023-02-25
  • 阅读498

制造企业产品研发数字化转型之路

随着物质生活的愈发丰富,消费者的选择和需求愈发多样化,市场已进入VUCA( Volatility,Uncertainty,Complexity,Ambiguity)时代,这使得企业对市场需求预测和响应变得更加困难。最后,市场留给企业进行产品研发和迭代的时间正在不断缩短,产品迭代不及时所带来的后果,将使企业市场份额大幅度下降。基于当前的市场背景,结合实际经验,罗列并分析了传统制造企业采用的传统产品研发策略中所面临的问题。针对这些问题,基于 MBSE、PLM 系统,数字孪生和 3D 打印技术等先进的数字化方法论和工具,逐一描述了使用这些工具解决对应痛点的思路与方法。

  • 2023-02-25
  • 阅读439

制造业数字化转型破局之道:6模式、4阶段、5步骤、6能力

制造业作为经济发展的主导力量,其数字化转型过程受到多方关注,近日在霍尼韦尔精益数字化研究院发布的白皮书《智能制造白皮书:卓越运营赋能制造企业数字化转型》中,对制造业面临的变局、困局,以及如何进行破局、立局、解局给出了解答,本文将聚焦于“破局阶段”,即制造业数字化转型的最佳路径展开,并将其概括为:“6模式-4阶段-5步骤-6能力”。

  • 2023-02-25
  • 阅读432
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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产品介绍

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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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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