制造业作为支柱型产业，对于一个国家国民经济的长远健康发展起着至关重要的作用。近年来，欧美等许多国家为进一步提升本国在国际市场中的竞争力，纷纷推出产业政策来推动制造业实现数字化转型。
面临复杂多变的市场环境与快速发展的技术，加快数字化、智能化赋能既是制造业转型升级的必然选项，也是当前全球产业链深度调整的客观需要。在构建新发展格局中实现高质量发展，中国智能制造“生态圈”正在不断丰富和扩容。
再工业化为提振经济起到了举足轻重的作用。在此过程中，自动化也得到了进一步提升，甚至实现了一定程度的“弱人工智能”。机器代替人工已经成为当代主流，行业发展完成了从理念贯彻到技术研发，再到行业应用的过程。
船企物联网是船企智能化网络的重要环节,而无线网络又是物联网的主要组成部分。选择什么样的无线网络技术构建什么样的物联无线网络则是船企物联网建设的关键问题。本文通过对当前主流无线网络技术特点的深度分析,结合物联网在船企生产管理中的典型应用,提出多种物联网无线网络技术解决方案,并对当前无线网络组网技术存在问题进行了总结,对船企建设高效智能化物联信息网具有技术指导作用。
随着科技的发展和技术的进步,信息技术使生活发生了翻天覆地的变化.共享单车,二维码支付,智能咖啡机,用手机跟踪快件信息……,事实上物联网已经进入了我们每一个人的日常生活,而这,只是物联网时代刚刚拉开的序幕.现如今,人们已经不满足于享受＇＇＇＇随时＇＇＇＇的快捷和＇＇＇＇随地＇＇＇＇的便利,而更希望＇＇＇＇随物＇＇＇＇的自由—人与物体的智能连接与互动,让人类可以自由地感知身边的物体甚至与之交流.
当前，在全球化工业转型升级大背景下，中国制造业正在以前所未有的力度推进工厂的智能化转型和升级。但在与制造企业深入接触过程中，周宇翔了解到目前中国制造企业普遍信息化和自动化水平不高，甚至很多工厂至今仍然用纸来传递信息，或者依靠简单的ERP来管控现场，对生产过程中产生的信息还处于数据获取阶段。
现代科技日新月异，21世纪“智能”为首，全球开始步入工业4.0时代。早在上世纪八十年代起，美国、欧洲、日本，都陆续进入智能制造领域，而我国起步较晚，直到近几年，智能制造产业体系才逐渐成形。
广义而论，智能制造是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品研发、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，实现制造的数字化、网络化、智能化，并不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者，时间周期上会到秒级，这样导致数据量非常大，比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。
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