国家第三代半导体技术创新中心（苏州）（以下简称国创中心）围绕落实国家科技创新重大任务部署，打造国家战略科技力量，以关键共性技术攻关为核心使命，促进各类相关创新主体和创新要素有效协同、形成合力，集聚全国优势力量为第三代半导体产业提供创新源头技术供给，输出高质量科技创新成果，辐射带动形成一批具有核心竞争力的创新企业，贯通创新链、技术链、人才链和产业链，培育发展新动能，加快我国第三代半导体产业创新能力整体跃升。国创中心于2021年3月获科技部批复支持建设，江苏第三代半导体研究院为其建设实施单位。
本报告是与中国 21 世纪议程管理中心（ACCA21）合作编写。报告根据国际能源署和中国氢能联盟独立开发的情景，探讨了中国目前氢能和 CCUS 发展现状，并分析到 2060 年中国经济产业各部门对于氢气需求的潜在演变过程。报告还对不同制氢路线的经济性和生命周期排放进行了比较评估。最后，报告讨论了在部署CCUS 和氢能方面的潜在协同效应，并阐述了在中国部署 CCUS 耦合制氢所需的融资机制和支持政策
2023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-9，2023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-92023AI大模型应用中美比较研究 钛媒体 2023-9
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。当前，随着世界经济环境、贸易格局、创新产业的不断变化，全球已进入供应链多元化和高质量发展新时代，而数字机器人、人工智能、元宇宙等各项前沿数字技术与产业场景的不断融合，驱动全球供应链向自动化、智能化、智慧化的方向发展。
新一轮电改启动，聚焦新型电力系统建设，灵活调节需求释放。新一轮电改聚焦于加快构建新型电力系统，而提升电力系统灵活性是重要方向，尤其是在未来高比例新能源接入电网后，由于新能源具有间歇性、随机性特征，将导致电力系统转动惯量减小、频率调节能力降低等问题，快速消耗电力系统灵活调节资源，驱动灵活调节需求加快释放。
金融业正处于向数字化转型发展的关键时期，而信息系统作为数字化转型的基础支撑正加速向全面分布式架构转型。分布式信息系统规模庞大，技术栈复杂，对传统运维模式提出了严峻的挑战，迫切需要构建新的运维模式。本报告在充分调研业界广泛实践探索的基础上提炼总结，研究金融业分布式信息系统运维架构规划和落地建设的体系化方法，以期更好地指导分布式信息系统运维体系的建设。
智慧仓储物流管理系统运用互联网、物联网、云计算、天空地一体化技术实现仓储物流的一体化管理。 智慧仓储物流管理系统运用互联网、物联网、云计算、天空地一体化技术实现仓储物流的一体化管理。
AIGC（AI-Generated Content）：即AI生成内容，该概念是相对于PGC（专业内容生成）, UGC（用户内容生成）, UPGC（专业用户内容生成）等概念提出的。AIGC基于大规模预训练模型，流模型，扩散模型以及生成对抗模型等人工智能技术，通过对训练数据的学习，拟合出训练数据生成函数从而进行内容创造。目前AIGC已经成为了整个AI行业的全新疆域与未来发展大趋势。
没有账户，需要注册
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
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
