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工业软件行业深度报告132页

工业软件,不仅仅是工业信息化工具。工业软件,不仅涉及到各个工业垂直领域(航天航空、机械、汽车、消费电子、军工、制药等),同时涉及到工业工艺的各个流程环节(研发、生产、管理、协同等)。工业软件只是一个大的范畴,不同环节对应的工业软件差异比较大,标准化程度也不一样。 “ 工业 ” 和 “ 软件 ” 的相互影响。

  • 2021-03-17
  • 阅读931
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赛迪智库世界级先进制造业集群白皮书

赛迪智库持续跟踪研究国际产业集群发展动态,在以往研究的基础上,重点对欧美日韩等产业集群发展较为出色的主要经济体的发展历程、发展现状、产业布局、经验借鉴等方面进行深入研究,形成了《世界级先进制造业集群白皮书》。 希望成果能够为各界提供借鉴和参考。

  • 2021-03-16
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微软物联网信号现状和未来

物联网的使用在上升,且对企业成功至关重要 我们在全球范围采访的一组物联网决策者中,91%的决策者已经在2020年应用了物联网(高于去年的85%),超过十分之八的决策者至少有一个项目处于使用阶段(高于去年的十分之七的决策者的比例)。物联网不断地被应用于各行各业——主要是为了优化生产力和运营以及环境安全。在各行业中,独特的用例推动着物联网战略的发展,例如制造业的生产管理和自动化、能源领域的电网资产管理、零售业的供应链和库存优化,以及医疗保健领域的安全性、合规性和库存/员工跟踪。由于其巨大的利益广度,90%的物联网决策者认为物联网对其公司的持续成功至关重要,64%的决策者计划在未来实施更多的物联网

  • 2021-03-16
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城市大脑与超级智能建设

城市大脑是互联网大脑发育过程中与城市建设结合的产物,一方面会继承互联网大脑的特征,另一方面是互联网大脑的子集,通过互联网大脑,城市大脑之间也进行信息互动。

  • 2021-03-16
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智慧矿山建设方案

先进能源与制造工程业界的发展趋势:能源工程与制造业深度渗透一体化(高技术改变电力工程——尺度向下延伸尺度向下延伸促使电力工程往制造业的重点前沿转移。交叉、综合化;柔性、集成化;精密、 微型化;高效、清洁化; 全球化、信息化、 数字化、 智能化)汽车、飞机、 航空等工程先成功深度渗透制造业,实现较高的智能化一体化特征。能源工程紧跟此趁势:海洋油气工程、海底工程、炼油化工工程、煤化工、风电、太阳能、核电......

  • 2021-02-16
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智慧化工园区解决方案(49页 PPT)

围绕点、线、面风险评估结果综合风险、固有风险、现实风险、一图2清单、风险管控状态、风险预警状态等多维一体化展示

  • 2025-01-25
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数据要素白皮书(2022年)

本报告把握数据要素市场化发展的主线,以数据要素价值创造为理论起点,以解决我国数据要素市场培育的瓶颈问题为基本导向,通过理论、案例、比较等分析手段,初步给出了一套破解我国数据要素市场难题的技术、市场和制度思路与方案。

  • 2023-02-09
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  • 52页
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工业智能白皮书(2022)

总体来说,白皮书从技术、产业及应用三方面对工业智能的最新发展现状进行深入研究,并在一定程度上对未来创新变革方向有所预见,以期与业界共享成果。但由于工业智能本身较为复杂,我们的认识存在一定局限性,不足之处还望指正。

  • 2023-01-20
  • 阅读2063
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竞争对手分析

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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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