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工业互联网创新发展行动计划(2021-2023)

工业互联网创新发展行动计划(2021-2023)

  • 2021-03-29
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城市级智慧停车解决方案

智慧停车是指将无线通信技术、移动终端技术、GPS定位技术、GIS技术等综合应用于城市停车位的采集、管理、查询、预订与导航服务,实现停车位资源的是实时更新、查询、预订与导航服务一体化,实现停车位资源利用率的最大化、停车场利润的最大化和车主停车服务的最优化。

  • 2021-03-29
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工业互联网80个名词术语解释

1. 工业大数据(Industrial Big Data) 工业大数据即工业数据的总和,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台(Industrial Big Data Platform) 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术,提供工业大数据的访问和处理,提供异构工业数据的一体化管理能力,支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。

  • 2021-03-29
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2020年中国AI开放平台行业概览

AI开放平台是集成了AI算法、算力与开发工具的平台,通过接口调用的形式使企业、个人或开发者可高效使用平台中的AI能力完成AI产品开发或AI赋能。中国AI开放平台的发展主要受政策红利推动与下游应用领域需求影响,随着“新一代人工智能开放创新平台”、“新型基础设施建设”等政策的落实与下游应用领域渗透率的不断提高,AI开放平台的市场规模将保持快速增长。2019年中国AI开放平台市场规模(按营收计)约为185.0亿元,预计在政策与需求的推动下,市场规模将在2024年达到1,512.9亿元。AI开放平台将成为人工智能与企业服务中的重要组成部分。

  • 2021-03-29
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6G概念及愿景

当前,全球新一轮科技革命和产业变革正在加速演进,人工智能(AI)、VR/AR、三维( 3D)媒体和物联网等新一代信息通信技术的广泛应用产生了巨大的传输数据。资料显示,2010年全球移动数据流量为7.462 EB/月,而到2030年,这一数字将达到5016EB/月﹐移动数据流量的快速增长对移动通信系统的迭代提出了更高的要求。此外﹐在制造、交通、教育、医疗和商业等社会的各个领域,智能化正成为不可逆的趋势。为了实现智慧城市的愿景,数百万个传感器将被嵌入到城市中的车辆、楼房、工厂、道路、家居和其他环境中,需要具有可靠连接性的无线高速通信方式来支持这些应用。随着通信需求的提升,移动通信从1G逐步发展至现在的5G,并且5G已经在全球范围内开始大规模部署。

  • 2021-03-29
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智慧交通总体解决方案

新一轮信息科技和产业变革浪潮需要城市探索并建立引领经济发展新常态的体制机制和发展方式。发展智慧交通系统作为智慧城市的一个重要组成部分,是交通领域深化政府体制改革、建设服务型政府、提升政府有效治理能力、顺应新—代信息技术和互联网发展趋势的重要手段。

  • 2021-03-29
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6G愿景与需求报告2030

移动通信领域科技创新的步伐从未停歇,从第一代模拟通信系统(1G)到万物互联的第五代移动通信系统(5G),移动通信不仅深刻变革了人们的生活方式,更成为社会经济数字化和信息化水平加速提升的新引擎。5G已经步入商用部署的快车道,它将开启一个万物互联的新时代,渗透到工业、交通、农业等各个行业,成为各行各业创新发展的使能者。为了推动5G与经济社会各领域充分融合,中国移动已经开始全面实施“5G+”计划,包括5G+4G协同发展、5G+AICDE 和5G+生态,最大程度释放5G对各领域放大、叠加、倍增效能。“5G+”将以5G为基础,衍生出一系列创新解决方案,覆盖人们生活、生产和社会治理多个方面,打造新体验、新动能和新模式,助力综合国力提升、经济高质量发展和社会转型升级。.

  • 2021-03-29
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中国物联网行业白皮书

该报告回顾了2017 年物联网市场格局、热点、技术发展及国内外资本动态,并对2018年物联网行业...

  • 2021-03-29
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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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