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2020我国工业机器人行业发展现状市场上下游产业链分析研究报告

工业机器人被誉为“制造业皇冠上的明珠”,是带动产业转型升级的强劲动力,同时也是提升国家实力与竞争力的关键所在。近年来,在人口红利不断消散、自动化需求日益增强的背景下,同时随着人工智能、5G、工业互联等新技术的应用,工业机器人的应用场景和市场规模迅速扩张,发展前景一片蓝海

  • 2021-03-31
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商业广场智慧停车方案规划

智慧停车的目的是让车主更方便地找到车位,包含线下、线上两方面的智慧。线上智慧化体现为车主用手机APP、微信、支付宝,获取指定地点的停车场、车位空余信息、收费标准、是否可预订、是否有充电、共享等服务,并实现预先支付、线上结账功能。线下智慧化体现为让停车人更好地停入车位。

  • 2021-02-17
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中国企业高质量发展展望穿越周期与聚力创新

当前,世界百年未有之大变局加速演进,企业发展再次站在关键的十字路口。2025年,全球发展进入深度调整与重构的关键阶段,国际形势的复杂性、严峻性、不确定性进一步上升。大国关系深刻演变牵动国际格局重塑,技术创新、产业链协同、规则标准等领域的博弈与合作交织深化,单边主义、保护主义抬头对全球经济秩序构成挑战。

  • 2026-03-14
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2026年金融业基于数据空间的数据要素流通网络关键技术研究

随着《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称《数据二十条》)的发布,数据要素作为与土地、资本、劳动力并列的关键生产要素,正式被纳入国家发展战略。党的二十届三中全会也明确提出“建设和运营国家数据基础设施,促进数据共享”。2020年至2025年间,国家接连发布多项数据要素相关政策文件(参见表1)。

  • 2026-03-14
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2025年企业数字化转型指数报告

当前,全球新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”,并在人工智能等新技术推动下,迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点,既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑,亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点,亟需通过系统性、引领性的研究框架,基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平,为政策制定者提供精准施策的科学依据,为转型各方指明创新发展的方向路径。

  • 2026-03-03
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2025中国电子气体产业发展报告-电子特气国产提升空间广阔-产能过剩风险显现

深企投产业研究院是深企投集团旗下的高端智库,聚焦产业发展,服务区域 经济,致力于为各地提供产业发展落地方案。研究院总部位于深圳,服务区域覆 盖全国主要省市。研究院集聚一批经济研究和产业研究专家,以 985 院校研究生 为主体,链接高校专家学者,为全国各地政府及机构提供智力支持。

  • 2026-01-23
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2025年城市一张网可信数据空间联接底座研究报告

随着数字化转型不断加快,数据已经成为推动社会发展的重要资源,其流通与共享的重要性日益凸显。数据的流通利 用在于打破“信息孤岛”与“数据壁垒”,以应用为中心,通过网络、计算、数据、产业链等多方资源的深度协同, 利用网络吸纳全社会数据、计算资源,组成泛在、立体的服务网络,形成数据、算力、人工智能、区块链等多要素融 合的一体化服务,实现数据资源的精准配置与价值转化。特别是人工智能大模型的应用带来的海量数据汇聚和流通的 需求,面对千万个计算小任务和频繁地交换数据,大带宽、低时延的网络能力成为发挥计算性能的基础。这就如同城 市的智慧交通系统,需路网(网络)、车辆(计算)、客流数据(数据要素)精准协同,才能实现高效调度。

  • 2025-12-05
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嘶吼安全产业研究院:致虚极?守静笃 工控安全产业竞合力洞察报告2022

工控指工业自动化控制,广泛使用的工业控制产品有PLC和工控机等;工控安全则是保障其安全的网络安全+自动化的跨界融合能力嘶吼安全产业研究院总结传统网络安全和工控安全的异同处,主要包括六个方面--“三不同,三对比”。“三不同”为:架构不同.环境不同、对象不同;“三对比”为:机密性 VS 可用性;通用性 VS 复杂性;可延迟 VS 实时性

  • 2025-12-04
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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