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完整智慧园区解决方案

我国园区的发展历程主要有三个阶段:第一阶段:试验起步阶段(1983-1988年)?土地廉租?税收优惠?廉价劳力?政府主导?劳动密集?关联性弱第二阶段:初步发展阶段(1989-1999年)?配套支撑?企业聚集?政府主导?创新能力弱?配套围绕产业?偏重生产第三阶段:稳定发展阶段(2000年- now)?产业链完善?突出绿色环保?人才竞争?企业发展?技术密集?创新、高科技 传统园区建设者对于园区建设只做到九通一平,即基本的水电气、交通、建筑等基础设施建设,信息化、智能化都由入驻企业自行完成,企业自身投入和维护成本高。 各信息系统相互独立,形成“信息孤岛”,缺乏相应的集成与互联机制,无法支持园区管委会和企业之间的业务流程。缺少支持园区管理的基础性信息化应用,更缺乏个性化的企业信息化应用。

  • 2021-02-15
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从数字化油田到智能化油田

智能油田定义:以油气物流关系为主线,在自动化数据采集和控制的基础上,通过管理转变和流程优化,实现油藏管理、采油工艺、生产运营的持续优化,建立全面感知、自动控制、智能预测、优化决策的生产体系。核心组成:智能油气藏、智能地面工程、生产运营一体化生产运营一体化建设目标:通过工作方式、管理机制的变革和流程优化,辅以技术手段支撑的协同工作环境,使相关人员能够跨地域、跨专业高效协同工作,充分发挥各领域技术专家的优势。

  • 2021-02-15
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企业数据中台建设

1.什么是数据中台2.数据中台怎么建设3.数据中台产品怎么选

  • 2021-02-15
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国内外工业互联网平台对比分析研究

发展工业互联网平台是我国工业实现换道超车的重要切入点。中美德发展工业互联网平台各具优势和特点,总体上呈现出五大态势:一是IaaS寡头垄断,PaaS以专业性为基础拓展通用性,SaaS专注专业纵深;二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口;三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军;四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术的开拓者,基于中国互联网生态优势互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军;五是以基于数据的能力合作为纽带,打造开放共享的价值网络。

  • 2021-02-15
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德国工业4.0眼里“工业互联网”与“智能制造

工业4.0在德国被认为是第四次工业革命,主要是指,在“智能工厂”利用“智能备”将“智能物料”生产成为“智能产品”,整个过程贯穿以“网络协同”,从而提升生产效率,缩短生产周期,降低生产成本。它的典型特征是:融合性与革命性,是新一代信息技术与工业化深度融合的产物,是一种新的生产方式,推动传统大规模批量生产向大规模定制生产转变。

  • 2021-02-15
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工业互联网智慧园区解决方案

让设备智能起来:遍布园区各个角落的传感器形似神经末梢,有效连接人、设备和数据,感知一切、量化一切,使得对园区运行的 持续动态采集、测量、分析和优化成为可能;让数据流动起来:物联网络串联全部的传感器,好像神经网络系统,担负起终端数据上传与中枢指令下达的双向传递任务;让状态透明起来:基于BIM技术的监控中心像眼睛,让管理人员对园区的设备状态与人车物环境信息一览无余;让决策聪明起来:利用大数据和AI技术,厘清终端上传的海量信息、识别 高价值数据、挖掘商业价值,对业务场景实现与突发事件处理提供决策支持, 好似人的大脑;让关系和谐起来:多样化的轻应用,整合园区资源、创新商业模式,像一 双无形的手,为园区物业、入驻企业、员工访客提供贴心的线上服务,又像 一架桥梁,促进园区入驻企业与管理单位之间的沟通与协调;

  • 2021-02-15
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知识图谱标准化白皮书

知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力,同时也在智能问答中显示出强大威力,已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一

  • 2021-02-15
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智能制造能力成熟度模型白皮书

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展,2015年工业和信息化部装备工业司启动智能制造标准化专项,将标准化作为推动智能制造发展的重要内容之一,其目的是通过标准化来凝聚行业共识,引领企业向标准靠拢,避免方向走偏,降低融合发展的风险。《智能制造评价指标体系及成熟度模型标准化与试验验证系统》是智能制造标准化专项的研究课题之一,经过近一年的努力,现已完成《智能制造能力成熟度模型》标准草案。

  • 2021-02-15
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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石油化工-不同成品油收率下渣油加工方案与碳排放研究

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