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工业互联网行业深度研究报告

?业互联?是制造业转型升级的必然选择 ?业互联?是智能制造的基础设施,其发展经历了云平台、?数据、物联?等多个阶 段,到?前为?,全球各主要经济体纷纷集中于?业互联?、?业物联?、?业?数 据等平台级项?上。?业互联?的内涵是?信息化的?段和?式,帮助?业企业完成 智能转型升级,本质是?数据+模型为企业提供服务。?业互联?的发展不能简单复 制互联?产业,应当从理解?业出发,利??业PaaS和?业SaaS?撑?质量、智能 化的?业企业转型升级。

  • 2021-02-07
  • 阅读4052
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  • 48页
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工业互联网平台赋能汽车行业数字化转型方法论_

汽车行业是典型的大型离散行业,具有供应链高度分散、生产工艺复杂、产品结构精密等特征,面临研发设计周期长、供应链管理低效、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点,亟需加快 基于工业互联网平台的数字化转型步伐,全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和规模化定制生产为切入点,加速推动汽车行业向协同化、定制化、柔性化方向转型。基于此,我们对汽车行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究,深入剖析了汽车行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案,对加快打造我国汽车新型制造体系具有重要意义。

  • 2021-02-07
  • 阅读1092
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20205G与工业互联网融合应用发展白皮书

5G 是新一代移动通信系统,5G 与工业融合之后,逐步成为支撑工业生产的基础设施。5G 与工业生产中既有研发设计系统、生产控制系统及服务管理系统等相结合,可以全面推动5G 垂直行业的研发设计、生产制造、管理服务等生产流程的深刻变革,实现制造业向智能化、服务化、高端化转型。

  • 2021-02-07
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工业互联网IT/OT一体化的安全挑战与应对策略

工业互联网的架构主要由三大支柱组成:数据、网络、安全.数据是核心,网络是基础,安全是前提.工业互联网IT/OT一体化是信息与自动化技术的有机结合.本文总结分析了工业互联网的特点, IT/OT一体化的驱动力、趋势及安全挑战等内容,提出了基于滑动标尺模型的整体框架,并重点分析了以"人"和"安全运营"为中心的工业安全运营中心.工业安全运营中心采用流量镜像方式采集工控系统通信数据进行安全分析和监测,对工控系统运行不会造成任何影响,并且填补了工业安全领域的空白,能够有效应对IT/OT一体化带来的挑战,为智能化工业互联网安全奠定技术基础.

  • 2021-02-07
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新形势下的工业互联网与数字化转型之路

在2021工业互联网创新发展促经济数字化转型大会期间,工业互联网产业联盟秘书长、中国信息通信研究院院长余晓晖出席会议并针对《新形势下的工业互联网和数字化转型之路》发表演讲,主要讲述了我国数字化转型和工业互联网的现状、国内外对比和未来发展趋势

  • 2021-02-04
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2018智慧农业发展研究报告

面朝黄土背朝天”,这是自古以来人们对农民的基本印象。中国是一个农业大国,也是一个农业弱国。智慧农业作为现代农业发展的高级阶段,是我国农村经济社会发展转型的必由之路,也是增加农民收入的重要方式。伴随着物联网、大数据、人工智能等新技术的快速发展,智慧农业有望改变现有农业生产方式,驱动农业变革。亿欧智库通过研究行业现状,着重探讨新技术如何驱动农业发展、提高农业生产效率、提升农产品质量,同时探讨如何解决水资源短缺、化肥农药使用过量以及农村劳动力不断减少等问题,改善农业“看天吃饭”的现状。智慧农业涉及农业的生产、流通和销售三个环节。目前,智慧农业多应用于生产环节,即利用新技术实现农业生产环节的精细化、智能化和现代化发展。亿欧智库从中国实际现状出发,详细列举说明了智慧农业四大典型应用,根据目前行业内存在的问题,提出了几点关于智慧农业未来发展的建议。

  • 2021-01-23
  • 阅读1269
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工业互联网案例汇编-工业APP应用案例

为贯彻落实《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《工业互联网 APP 培育工程实施方案(2018-2020 年)》,促进工业 APP 产品的设计、研发和测试,推动工业 APP 产业的发展,工业互联网产业联盟 2018 年-2019 年面向社会进行了两轮工业 APP 产品案例征集,共收到 51 个案例。本案例汇编收录了最终参与专家评审的四十一个案例,重点展示各 APP 的功能、创新点以及技术方案,可以为工业 APP 方案提供商、工业 APP 应用企业等提供参考,以促进整个产业的发展。

  • 2021-01-19
  • 阅读3098
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  • 407页
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国盛证券:2020年区块链行业投资策略

  • 2020-12-31
  • 阅读1574
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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

  • 阅读606
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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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