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中国信通院:江苏省工业互联网标识创新应用案例集(2022)

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。标识解析体系是支撑工业互联网网络互联互通和数据流通共享的关键枢纽。自2018年正式开启建设,我国工业互联网标识解析体系目前已建立“根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点”的四级架构,标识应用成效逐步显现。

  • 2023-02-28
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中国工业互联网研究院:面向特定行业的“5G全连接工厂”组网技术及验证研究报告

5G 全连接工厂是充分利用以 5G 为代表的新一代信息通信技术集成,打造新型工业互联网基础设施,新建或改造产线级、车间级、工厂级等生产现场,形成生产单元广泛连接、信息(IT)运营(OT)深度融合、数据要素充分利用、创新应用高效赋能的先进工厂,将加快推动采矿、港口、电力等重点行业的数字化进程*。

  • 2023-02-28
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中国信通院:工业互联网园区指南(2.0版本)

“园区经济”是改革开放以来中国经济发展的重要经验,不仅成为了中国经济的载体和平台,也成为区域经济增长的快速增长极。我国正在加速推进制造强国、网络强国、数字中国建设,其中工业互联 网提供重要的坚实基础和有力支撑。随着工业互联网的快速发展和深化应用,工业互联网园区也在加速崛起,工业园区、高新技术产业开发区、工业化产业示范基地及各种产业集聚区正在加速引入工业互联网技术和理念进行建设、改造或升级,通过网络、标识、平台、安全等赋能园区的管理和运营,推动产业集聚发展,激活转型升级引擎,不断为园区转型发展注入新的活力,也为所在城市塑造新的品牌。

  • 2023-02-28
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【IDC&卡奥斯】工业互联网生态2.0白皮书

过去的两年,全球企业均面临着巨大的挑战。日益复杂的价值链、高度竞争的市场、不断变化的客户需 求、中断的供应链和紧张的地缘政治局势,以及仍在持续的新冠肺炎疫情大流行,无一不为企业带来 了巨大压力。

  • 2023-02-28
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工业互联网产业联盟-工业智能白皮书(2022)

当前,人工智能加速向各产业渗透,已经成为促进新兴产业与传统产业、技术与社会跨界融合发展不可忽视的动力伴随第四次工业革命以及工业数字化、网络化、智能化发展的大浪潮,在过去的两年中,工业制造业持续深化探索人工智能融合创新及应用: 深度学习、知识图谱等技术创新组合赋能和工程化落地不断加速;产业爆发期临近,老玩家不断推陈出新、新玩家入局积极活跃;一批新应用场景涌现,并不断向研发、生产等核心环节渗透赋能,在更大范围内发挥更核心的作用。在“十四五”开端,全面梳理工业智能的最新进展与发展态势,为产业界进一步探索提出有效指引,具有重要的意义。

  • 2023-02-28
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智能汽车产业链全景图(2023年1月版)

智能汽车产业链全景图(2023年1月版)

  • 2023-02-27
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知识图谱发展报告(2022)

当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用 知识的过程,因此,作为人类对客观世界认知的一种表现形式,知识图谱是认知智能研究不 可或缺的组成部分。知识图谱可以帮助机器积累人在解决问题中使用的知识,可以帮助组织 互联网资源,进而用知识赋能行业智能应用,知识图谱及其知识引擎技术已经成为人工智能 系统的基础设施。《知识图谱发展报告》(2022)是中国中文信息学会语言与知识计算专委会 邀请知识图谱领域专家结合人工智能和知识图谱技术的最新发展,在《知识图谱发展报告》 (2018)基础上对本方向前沿技术和应用的又一次系统总结,并对未来前沿趋势进行展望。 近年来,随着人工智能特别是大数据、深度学习和大规模预训练模型的快速发展,知识

  • 2023-02-27
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中国航空工业集团:航空智能制造发展白皮书(2022)

航空工业是国家高端装备制造业和战略性新兴产业,其发展水 平是国家工业基础、科技水平、国防实力、综合国力的重要标志和综 合体现。如何在当今新一代信息技术与先进制造技术深度融合的时代 背景下,加速推动航空装备研制与生产模式向数字化网络化智能化转 变,发展先进航空制造能力,是航空智能制造创新发展的时代命题。 为凝聚业界共识,汇集行业智慧,中国航空工业集团有限公司智能制 造创新中心组织编制并发布本白皮书,旨在总结航空工业智能制造发 展情况,探索发展愿景和重点发展方向,提出保障措施建议,以期与 业界分享,共同推动航空智能制造创新发展,加速工业制造能力提升。

  • 2023-02-27
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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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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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