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迈向“智能建筑”时代 国有大型建筑企业数字化实践赏析

经历了基础信息化建设、深化IT应用的阶段后,在云计算、大数据、AI 等新兴技术的影响下,我国企业正在步入深度融合、管理创新的新阶段。对于建筑行业而言,“数字建筑”无疑已经成为行业发展的风向标。

  • 2021-06-23
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基于_5G_大数据_技术的钢铁企业智慧工厂建设_

<正>一、成果提出的背景(一)是增强企业市场竞争力、应对外部环境变化的需要近几年来,由于我国钢铁产能超常规发展,钢铁行业发展受到的市场压力和国家宏观调控压力越来越大,发展空间和利润空间日益压缩,钢铁企业面临严重的生存危机。湘钢属于内陆钢企,资源储备不足、地理条件不便,在激烈的市场竞争环境下,面对客户越来越多的个性化需求,及周边钢厂激烈的竞争环境,经营优势愈来愈不明显,湘钢急需推进智慧工厂建设来促进管理变革和效率提升,进一步提升企业竞争力。(二)是夯实基础,实现企业高质量可持续发展的需要《华菱湘钢2016~2021 "3+3"战略规划》,

  • 2021-06-21
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工业数字孪生白皮书(征求意见稿)

第9本-工业数字孪生白皮书(征求意见稿)

  • 2021-07-22
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5G毫米波无线网络架构及部署场景研究

5G毫米波无线网络架构及部署场景研究

  • 2021-06-28
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基于区块链智能合约的物联网数据资产化方法

使用基于区块链智能合约的物联网数据资产化方法解决物联网系统中个人数据难以确权、数据资产的量 化跟踪和价值转移无法高效完成等问题. 借助区块链数字指纹将数据所有权和控制权从设备生产商转移至用 户,为个人数据确权;通过全生命周期管理和数字签名等技术,将设备状态和数据哈希值存储至区块链,保证数 据的可靠性;使用智能合约构建去第三方数据交易平台,保证数据共享的安全性,便捷地完成数据变现和数据价 值转移. 攻击可能性和攻击成功概率的量化分析结果表明,区块链智能合约技术可以为数据提供防篡改性,消除 数据交易过程中的信任问题. 借助区块链智能合约技术能够初步实现物联网数据的资产化,促进物联网设备的 数据价值转移和共享.

  • 2021-06-28
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供应链集成视角下物联网应用对企业绩效的影响研究

:利用142家企业问卷数据,研究物联网应用模式及其通过供应链集成的中介作用影响企业绩效的机制。研究 发现:物联网应用是个双元构思,包括两种具有不同行为逻辑和预期价值且又互补的模式——物联网应用于利用与 探索;物联网应用于利用与探索能够通过供应商集成的完全中介作用和顾客集成的部分中介作用影响企业绩效。

  • 2021-06-28
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文物的_坚盔利甲_物联网--浅谈物联网助力馆藏文物保护

日新月异的信息技术革命每时每刻在影响着人类的工作模式和生活方式。物联网 被公认为是继计算机、互联网之后信息技术在各行各业更深入应用的新一轮信息化浪潮。近 年来,我国物联网在感知层、传输层、应用层等方面取得了多项进展,至2011年在安防、电力、交 通、物流、医疗、环保等领域已经得到应用,在文物保护方面也是大显身手,为预防文物本体的 病害、文物自身的安全提供重要技术支持,成为文物名副其实的“坚盔利甲”,助力文物保护。

  • 2021-06-26
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基于MES的SMT生产线智能制造改进

近年来,随着美国的再工业化、德国的工业 4.0 的发布,标志着制造业生存模式会 面临新的生存挑战,市场对制造业也提出新的要求。智能制造是制造业发展的必然趋势, 是工业化、信息化和智能化结合的产物,是中国制造 2025 的国家战略规划,是时代的 潮流。

  • 2021-06-28
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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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工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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