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5G区块链融合发展与应用白皮书

区块链与 5G 都是新型技术,二者结合的巨大潜力和价值已日益凸显。5G 作为通信基础设施,如同“信息高速公路”一样,为庞大数据量和信息量的传递提供了可能性,同时,它也带来了更为高效和可靠的传输速度。区块链作为去中心化、隐私保护的技术工具,协助5G 解决可靠、安全、隐私、信任等问题,提升网络信息安全和服务效率,创新商业模式。5G 和区块链有效地融合,将促进整个社会生产方式的改进和生产力的发展。

  • 2021-03-24
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离散型制造企业智能制造综合解决方案

整车识别的自动 设备控制的智能化 质量控制的数据化 管理过程透明化 能源管控智能化

  • 2021-03-22
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中国联通5G终端白皮书V4 2021年度

2021 年, 5G 将迎来大规模加速普及。为了进一步引导 5G 终端产业发展,推动 5G 端网协同演进,中国联通制定了 5G 终端白皮书第四版,期望借本白皮书的发布,给出 2021 年度 5G 终端产品需求及关 键技术指标,为广大用户提供更好的 5G 终端体验。 本白皮书主要规定了对中国联通 5G 终端在多模多频、功能性能、业务、射频及协议一致性、人机界面、机卡兼容及设备管理等方面的要求。

  • 2021-03-19
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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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量子云计算发展态势研究报告

分析国际、国内量子云计算整体发展状况,从技术、服务、产业、测评四个方面阐述了量子云计算发展特点及态势,为业界推动量子云计算产业和生态未来发展。

  • 2021-03-19
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基于精准定位的工业安全生产信息化管理系统(人员定位、设备定位、车辆定位)

通过精准人员定位加强生产现场人员管控,分类统计出入生产区域企业人员、外来人员信息,精确显示生产区域内在线人员动态,第一时间掌握企业应急状态时涉险人员情况,提高应急救援效率,杜绝未经培训、未经批准人员进入生产区域,事先预防,事中控制,事后总结,全面提升企业风险管控能力和精细化安全管理水平。

  • 2021-02-17
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互联网医院安全架构研究报告

互联网医院网络安全建设需要医疗机构发挥网络安全的指导作用,再结合企业优质的产品和服务。 双方结合在一起,才能更好地落地。最后进一步对东软网络安全产品及解决方案进行深入解读, 以期为行业参与者提供较为全面的参考信息。

  • 2021-02-17
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电气设备制造行业订单到现金项目方案

此方案的总体目标 在统一的平台上实现覆盖各类项目的全生命周期项目管理,动态实现对执行计划的监控与调整,实现在横向上能与职能部门在同一平台上并行协同进行计划的编制确认及下发,在纵向上能够与下属单位自上向下相互协同,进行计划进度、资源的协调、确认、执行与实时信息采集与反馈,通过系统的建设进一步规范项目管理体系,同时通过信息系统将管理流程、工作界面等进行固化与约束。 平台能够将现有的ERP、物料追溯管理系统、MES系统为主的系统进行集成,实现动态、实时、准确的底层执行信息反馈,减少管理人员人为采集、汇总、传达、协调项目相关信息,降低人力成本消耗,提高信息准确及时性。

  • 2021-02-11
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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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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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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!

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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。

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