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数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
  • 阅读832

《数字孪生及车间实践》:数字孪生五维模型及理论思考

作为实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段,数字孪生得到了学术界的广泛关注和研究,并被企业界引入到越来越多的领域进行落地应用,成为了产业变革的强大助力。数字孪生在相关领域的应用过程中,所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导, 导致数字孪生相关领域的落地应用受到了严重阻碍。针对上述问题,笔者团队在《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生五维模型及十大领域应用”文章中提出了数字孪生五维模型,并探索了基于数字孪生五维模型的十大领域应用。本章对前期的数字孪生五维模型做了详细介绍,并对数字孪生应用准则进行说明,最后总结基于数字孪生五维模型的理论难题与科学问题思考

  • 2022-08-23
  • 阅读1203

发展氢能产业 助力“双碳”战略

2022年7月19日,“2022氢能专精特新创业大赛”在北京正式启动。中国工程院院士、中国工程院原副院长干勇出席启动仪式并做了《发展氢能产业 助力“双碳”战略》主旨报告。

  • 2022-08-19
  • 阅读627

工业车间生产线设备预测性维护

本文设计了针对生产线设备的预测性维护解决方案。首先通过在生产线部署传感器、数据采集模块或借助生产线控制器实现设备数据的采集,接着通过网关连接OT层和IT层两个异构网络,从而实现现场设备数据上云。最终在云平台进行数据可视化展示和分析,给出维护建议,从而实现生产线设备的预测性维护。

  • 2022-08-19
  • 阅读736

微服务的简介和技术栈

这些年软件的设计规模越来越庞大,业务需求也越来越复杂,针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力,由于这些因素导致了软件架构思想和相关技术也在发生着巨变。这些变化反应在软件架构行业里,就是我们开始越来越多的听到了很多新的词汇,比如:“分布式”、“SOA”、“微服务”、“中台”等概念。 今天我就把我学习微服务的过程记录下来,包括所有技术的实现细节和个人的理解。俗话说:好记性,不如烂笔头,以防自己忘记,以后可以查询。当然,这些东西有很多东西都是自己的理解,里面的插图也是自己画的,可能会有一些有失偏颇的地方,当然希望有高手可以指正,不灵赐教,大家共同进步。

  • 2022-08-19
  • 阅读832

Api接口优化的几个技巧

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候,我们意识到,接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控,这个时候我们的心情是这样的:

  • 2022-08-18
  • 阅读809

中国制造业数字化转型报告

报告从现状、痛点、供需、案例、趋势五个维度出发,通过调研和分析中国能源行业、工程机械行业、电子制造行业、家电行业及钢铁行业五大代表性制造产业,总结出中国制造业转型的机遇和挑战!

  • 2022-08-18
  • 阅读722

5G+工业制造深度报告-159页

5G+工业制造给制造业带来安全、降成本、提升效率等诸多好处,报告整理目前5G工业领域的不同应用,总结归纳出5G+工业的主要应用场景, 包括:远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、机器视觉、设备故障诊断、智能物流、无人智能巡检、生产智能监测等。 报告针对不同场景的需求共性进行分析归纳,重点关注通用性技术领域在5G+工业制造的应用渗透率,相关重点通用技术包括:智能监控、工业机器视觉、工业机器人&AGV、数据采集(工业传感)等,在目前供应链安全较为突出的背景下,报告深度拆解了重点通用技术产业链上游,并对相关技术趋势做出了预判。

  • 2022-08-18
  • 阅读788
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

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