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基于数字孪生理念的智能工厂

在“中国制造2025”大战略背景下,结合和使用新一代信息技术和人工智能技术,实现物理世界和信息世界互联互通与融合是智能制造得以实现的核心问题之一。针对这一问题,基于数字孪生理念,阐述了数字孪生与现代工厂的融合方法,整合了数字孪生与工厂融合后系统组成和它所具备的特点。结合实际的案例分析,为数字孪生理念的实践提供了借鉴。

  • 2022-01-10
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“IPv6+”互联网创新体系

当前,数据通信领域专家已经达成共识,部署IPv6不是下一代互联网的全部,而是下一代互联网创新的起点和平台。通过对5G承载和云网融合应用场景的承载需求分析,梳理了典型应用场景下的新型承载网功能和性能指标。在此基础上,结合5G承载和云网融合的灵活组网、按需服务、差异化保障等功能需求,综述并展望了“IPv6+”互联网创新体系。

  • 2022-01-10
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电池储能电站在新能源发电侧、输电侧、配电侧等的应用

近年来,随着电池储能产业的高速发展,中国电池储能技术逐渐呈现出了大规模集成与分布式应用并存,多目标协同应用的特征和趋势。在分析国内外电池储能电站发展现状的基础上,针对新能源功率输出平抑、计划出力跟踪等新能源发电侧应用场景,电网频率调整、网络潮流优化等输电侧应用场景,以及分布式、移动式储能等在配电侧的应用场景,对国内外近些年来电池储能应用的研究成果及现状进行了综述,并对未来大规模电池储能电站的运行控制方法和应用前景做出了展望。

  • 2022-01-10
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中国实现碳中和的支撑技术与路径

碳中和愿景是中国具有里程碑意义的气候雄心目标,也是推动中国从工业文明迈向生态文明的重大举措。碳中和的实现需要深刻的技术体系和社会经济系统变革,主要涉及零碳电力系统、低碳甚至零碳终端用能技术和负排放技术。碳中和目标的达成也依赖于各个部门的路径选择,特别是碳排放量大且脱碳难度高的电力、工业、交通、建筑四大部门。同时,碳中和目标将对中国的经济产业体系、资源产业布局、技术创新体系、整体生态环境等方面产生深远的影响。因此,未来面向碳中和的政策体系需要充分考虑环境、技术、经济和社会影响,明确碳达峰与碳中和的关系,识别真正气候友好的清洁技术创新,将碳中和纳入生态文明建设的整体布局之中。

  • 2022-01-10
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《数据安全白皮书》:数据安全总体策略及治理思路

随着科技的发展和新冠疫情的持续蔓延,以数据为核心的数字技术逐步成为经济发展的新驱动力,为数字经济的进一步发展 带来新动能。例如,在新出行方式、个性化医疗、远程办公等驱动下的创新使更多的人受益。与此同时,持续增加的数据资源及 其存储和处理技术的变化,将逐步成为一种潜在增长、可持续累积的社会资源。

  • 2022-01-10
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深度解析5G车联网面临的三大挑战

车联网(智能网联)产业受政策、资金和技术三重因素叠加驱动,尤其是5G商用时代提前来临,给车联网产业爆发提供了良好契机。工信部在《车联网(智能网联汽车)产业发展三年行动计划》中,明确提出到2020年,车联网用户渗透率达到30%以上,新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上,构建涵盖信息服务、安全与能效应用等的综合应用体系。

  • 2022-01-10
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高精动态地图基础平台参考架构和技术路线

智能网联汽车对高精地图有精确性、实时性与安全性需求,同时主管部门为保障国家地理信息安全,对高精地图有安全监管需求,亟需标准化的公共服务平台支撑行业发展与地理信息安全监管。因此,高精动态地图基础平台成为智能网联汽车行业发展的必要基础。本报告围绕高精动态地图基础平台的内涵、参考架构、技术路线等展开阐述,并提出了未来发展的建议。

  • 2022-01-10
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数字交通基础设施加速自动驾驶与车路协同发展

当前,中国已经进入交通强国建设、快速城市化进程、经济社会转型变革、智能车路协同创新发展、新基建与数字化转型发展的新时期,新交通模式生态环境正在形成,城市交通与区域交通的工作重点已由大规模规划建设转移到高质量运行管理方向上来,传统的交通规划与管理、交通管理与控制学科理论方法面临着更新及挑战。2020年8月,中国科协在第二十二届年会闭幕式上发布了10个对科学发展具有导向作用的科学问题,其中第六个问题是:数字交通基础设施如何推动自动驾驶与车路协同发展?

  • 2022-01-10
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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