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门户系统解决方案,帮助您轻松办公!

信息碎片时代,习惯OA办公的企业员工们开始面临来自若干信息系统的障碍性干扰。企业员工需要使用不同的账号和密码,在不同的系统上频繁切换;有效信息不能及时推送,持续检查各种系统中有无待办,严重影响了办事效率。

  • 2021-05-27
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云端部署,主数据管理新模式!

工业互联网作为新一代信息技术与工业系统深度融合的产物,日益成为实现工业经济数字化、网络化、智能化的重要基础设施。 作为发展工业互联网的重要前提,云计算近几年发展迅猛,成为促进数字化转型的基础,因为云环境可为企业提供高效快速、灵活性、可扩展性的优势。因此,要想促进信息技术与工业系统的深度融合,就必须加快企业上云的脚步。

  • 2021-05-27
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云主数据+工业品编码,治理数据的第一步!

随着工业互联网的快速发展,越来越多的硬件需要接入互联网,如设备、产品、零件等等,为了对其作出准确的区分,得给每个工业品都进行编码,于是编码就存在着巨大的需求量,也有着多种不同的分类标准。

  • 2021-05-27
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大数据在招投标中究竟有什么作用?

当前,全球数据呈现爆发式增长,大数据正对经济运行机制和社会生活方式产生重要影响。国家相继制定多个实施文件,全面推进我国大数据发展和应用。建立用数据分析、用数据管理、用数据创新的管理机制,运用大数据推动经济发展正成为一个时代趋势。

  • 2021-05-27
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主数据上云,数据治理新思路

企业信息化,甚至可以说绝大多数单位信息化,都走的是建立信息孤岛、整合信息孤岛(大改造)、废弃重建信息孤岛的路径。这种做法,在10年、20年前做还可以理解,今天再走这样的路就有很大的问题,尤其是对才开始建设信息系统的企业来说,要想发挥后发优势就不能再走这条路了,必须先建设如同地基一般重要的主数据,然后再建设大楼。

  • 2021-05-27
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未来数字城市:当城市遇上数字技术

正如人类社会进步的本质是人类的分工协作,产品更新换代的本质是技术的融合应用。伴随着各项技术飞速发展并加速商业化,每个技术时代都会出现颠覆时代的产品。在PC和互联网时代,Wintel组合融合应用了服务器/ PC/ERP/Web 1.0电子商务技术等技术,定义了个人电脑; 在移动互联网时代,苹果公司融合应用了Web 2.0、云、移动技术定义了智能手机;在数字化时代,特斯拉融合应用大数据、分析、可视化、物联网、智能机器、人工智能等技术,定义了智能汽车。在后数字化时代,区块链、量子计算、边缘计算、脑机接口、立体显示、数字孪生等新技术接踵而来,定将定义一-个规模更大、更复杂的智能产品

  • 2021-05-27
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汽车行业数字化转型报告

在产业价值链中,研发附加价值高处于业务工序上游,但在研发阶段无法为企业提供直接的销售和润。对于汽车研发环节的数字化转型,主要以提高研发效率和降低研发成本为主要目的,从而降低整车本,缩短研发周期,以更低的售价和更贴合客户需求的产品投放市场。

  • 2021-05-27
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2021年5G+防疫机器人研究报告

新冠疫情的爆发引发了人类对于更安全、更高效的防疫措施的思考。防疫机器人作为疫情时代的AI智能产物,在疫情面前起到为人类生产生活提供基础保障和协助的作用。但当前的防疫机器人普遍只能代替用户完成简单的流程化工作,对于复杂场景的智能判断和适应能力仍然有待提高。中国移动致力于联合产业伙伴,分析研究防疫机器人的典型应用和技术演进趋势,加速推进防疫机器人产业的快速发展。

  • 2021-05-27
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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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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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