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20191128-麦肯锡咨询-中国行业CEO季刊:点数成金 规模化大数据应用-领军同行 布局未来(精简版)

大数据和高级分析规模化已进入黄金时代,是银行业未来发展的大势所趋。拥抱大数据、提升银行业竞争力已是银行业的共识。实践表明,大数据和高级分析能从四方面创造可观价值:业务绩效提升约25%;运营成本降低约10%;运营风险相关亏损下降约20%;监管数据响应效率提升约30%;客户体验大幅提升。充分借力大数据的金融服务机构,利润率将较同业高10%以上。可以说,谁能率先转型为“科技银行”、“数据银行”,谁就能在未来10年领跑同业!

  • 2022-08-08
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《个人信息保护法》视角下“大数据杀熟”的法律规制

随着社会信息化程度加深与数字经济的发展% 个人信息在大数据领域的应用为民众创造便利的同 时%也带来了新的问题&其中’大数据杀熟(成为近年的热点问题%对此%国家市场监管总局于!"!#年 $月召开会议%明确要求严肃整治平台的’大数据杀 熟()#*&

  • 2022-08-08
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20200717-天风证券-计算机行业专题研究:商用车联网行业比较研究

车联网作为信息化与工业化深度融合的重要领域, 是5G垂直应用落地的重点方向,未来具有巨大的产业发展潜力和应用市场空间,对于带动传统汽车行业、交通行业和电子信息行业的产业转型升级、系统创新和融合发展具有深远的意义。

  • 2022-08-08
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20201013-亿欧智库-中国高等级自动驾驶港口应用研究报告

自动驾驶是人工智能应用的热门领域之一。以2004年美国举办“DRAPA挑战赛”为起点,标志着全球自动驾驶研发序幕正式拉开。随后,全球自动驾驶呈现出高速发展的趋势,主流技术企业通过路测不断迭代更新产品,自动驾驶相关企业获得的投融资总额也逐年增长。但自2018下半年起,由于自动驾驶产品研发的高投入和高不确定性,资本层面开始重新“审视”这个极具发展潜力的赛道。

  • 2022-08-08
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20201123车路云协同使能智慧交通发展探讨

中心城市是指在一定区域内和全国社会经济活动中处于重要地位、具有综合功能或多种主导功能、起着枢纽作用的大城市和特大城市。有国家级、大区级、省区级和地区级等不同等级的区分

  • 2022-08-08
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20210124-国金证券-计算机行业研究:自动驾驶驶向何方?

产业链与市场空间:当前我国自动驾驶正处于 L2 向 L3 级别转化的阶段,预计 2025 年 L2.5 级别自动驾驶车辆渗透率为 50%,2030 年 L2.5 和 L4 级别自动驾驶汽车渗透率分别将达 70%和 18%。从产业链上看,仅上游(感知层、传输层、决策层、执行层)和中游平台层,到 2025 年新增市场空间达3088 亿元,2030 年可达 7020 亿元,10 年复合增速为 27%。

  • 2022-08-08
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20210201-华安证券-智能网联汽车系列报告(十):激光雷达成为L3 L4焦点,自动驾驶显现千亿新蓝海

本篇报告主要从以下三个方面对激光雷达展开讨论: 1) 自动驾驶和激光雷达的关系,为什么当前需要关注激光雷达? 2) 激光雷达是如何发展起来的,可以用在哪些领域,市场有多大? 3) 介绍国内龙头禾赛科技,以及激光雷达的行业主要玩家都有哪些?

  • 2022-08-08
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20210311-西南证券-自动驾驶产业链全梳理

2021年自动驾驶正加速向L3买进。 2020年L3级自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。

  • 2022-08-08
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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