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20210412-中国银河-汽车电子系列之二:自动驾驶渐行渐近,车载传感器市场迎高速发展

自动驾驶加速渗透,推动汽车传感器市场的高速增长。传感器是自动驾驶的关键,当前主流自动驾驶传感器主要包括毫米波雷达、车载摄像头以及超声波雷达。

  • 2022-08-08
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20210530-光大证券-“绿色智行”之汽车自动驾驶产业链深度报告(一):科技出行,蔚然成风

华为正式进军汽车自动驾驶领域;在引爆市场关注度的同时,也将带动国内自动 驾驶系统稳步推进。2020 全球电动车渗透率仅约 4.6%(IEA),当前量产车型自动驾驶系统尚处于 L2/L2+级。结合“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要,我们预计汽车下阶段发展重心将紧密围绕绿色+智能两大核心主题。长期坚定看 好国内各行业龙头切入产业链,引领基于中国场景的自动驾驶系统迭代升级。

  • 2022-08-08
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20210719-招银国际-中国自动驾驶行业:行业发展超预期,关注产业链机遇

我们把 2021 年定义为中国自动驾驶产业链发展元年,推荐价值投资者关注自动驾驶整车标的,以及上游摄像头、激光雷达、毫米波雷达、操作系统服务商等机会。我们将在本篇中主要讨论自动驾驶感知硬件,并且在未来的机会中讨论软件算法及操作系统。

  • 2022-08-08
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20210814-东吴证券-自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理:AI加持,赋能自动驾驶广阔市场

智能化自动驾驶汽车是AI(人工智能)技术落地的最大应用场景之一;智能化汽车可能成为未来万物互联的终端,成为继 智能手机之后,深刻改变社会形态的产品

  • 2022-08-08
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NI趋势展望报告2019-自动化测试和测量趋势和挑战

《NI趋势展望报告》旨在从不断变化的技术环境中洞察出最关键的工程趋势和挑战。 我相信这一洞察将有助于您加速迈向未来。

  • 2022-08-08
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车联网白皮书(C-V2X分册-2019·12)

车联网白皮书(C-V2X分册-2019·12),车联网白皮书(C-V2X分册-2019·12),车联网白皮书(C-V2X分册-2019·12)

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车联网专题报告:从单车智能向协同智能演进

车联网市场保持高速增长。受益宏观政策驱动、5G 商业化落地、基础设施不断完善,车联网市场规模保持高速增长。中国汽车市场巨大,网联汽车占有率不断提高。

  • 2022-08-08
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工信部印发《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》

车联网(智能网联汽车)产业是汽车、电子、信息通信、 道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。发展车联网 产业,有利于提升汽车网联化、智能化水平,实现自动驾驶, 发展智能交通,促进信息消费,对我国推进供给侧结构性改 革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重 要意义

  • 2022-08-08
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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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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产品介绍

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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