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企业不同人工智能产业化路径及其绩效比较——科大讯飞和海康威视的案例研究

本文对两家案例公司加以研究发现,科大讯飞凭借其人工智能领域的关键技 术在各行业、领域打造人工智能应用产品,将人工智能产业化;而海康威视已经 具备了成熟的产业链条,为了企业产品升级、提高竞争力,将人工智能技术与现 有产品相结合,实现人工智能的产业化。本文归纳了两个企业人工智能产业化的 运行过程,提出了两种人工智能产业化路径,即“人工智能+行业”和“行业+ 人工智能”。并从财务指标和创新指标两方面对科大讯飞和海康威视人工智能产 业化后的绩效进行比较。通过对科大讯飞和海康威视不同的人工智能产业化路径 及其绩效进行比较研究,发现并对它们在人工智能产业化过程中出现的问题进行 归纳,以期为其他准备将人工智能产业化的上市公司提供参考与借鉴。

  • 2021-06-22
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智能制造常见的名词术语解析

一个快速发展且尚未成熟的领域,会出现大量新的名词术语,对这些名词术语的理解和使用往往出现分歧。智能制造就是这样的一个领域,有时一个术语有多个不同的解释,有时多个不同的术语却有着相同或类似的含义,甚至有的术语本身就含义模糊、语焉不详。

  • 2021-04-30
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基于应变式传感器的扭矩检测系统设计

近年来,随着科学技术的进步和测试技术的发展,对扭矩传感器提出了更高的要求。工程和实际中,许多情况下必须控制和知道扭矩的大小。本文是在对比多种传感器的基础上针对其他扭矩传感器的缺点,研制开发了- -种结构简单,工作稳定的新型高精度应在式扭矩测量仪。

  • 2021-04-24
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基于大数据AI技术的智能实时风控体系

银行的金融服务融入各类线上线下场景,同时黑产的欺诈场景和手段亦层出不穷。银行为确保客户资金账户安全,急需利用人工智能和大数据技术,提升对用户的精准刻画能力,构建多层次的实时、智能安全防御体系。基于此,广发银行启动了大数据零售智能风控平台项目的建设。风控平台在技术上采用大数据分布式处理架构及流计算技术,确保指标计算和统计引擎、规则决策引擎等核心处理模块高效运行。平台通过使用AI强化学习、聚合排序等多种算法,深入挖掘客户习惯,构建客户画像。平台同时还对风险特征进行多维度分析,结合高维特征的机器学习模型,智能识别欺诈风险,实现对风险交易的有效干预和拦截。

  • 2021-04-22
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【完整版】2019-2025年中国5G边缘计算行业逆势突围战略研究报告

企业要想在瞬息万变的市场竞争环境中立于不败之地,更好的生存与发展,就必须尽可能全面准确地了解与本行业有关的信息,从而做出最科学有效的决策。行业研究和战略研究是揭示行业发展的重要工.具,通过深度的行业研究和战略研究报告,及时了解行业动态、未来发展趋势,及全面系统、实用高效的战略,对企业的经营、发展与壮大,起着越来越重要而关键的作用,

  • 2021-04-17
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中国信通院生物识别隐私保护研究报告2020年

当前,世界正处于新一轮科技革命和产业革命的变革浪潮中,以智能终端为代表的互联网产业已成为“互联网+”的基础设施,是推动经济社会变革的重要力量。近年来,越来越多的智能终端及应用软件搭载生物识别技术,在金融科技、安防、民生、智慧家庭等领域广泛应用,为用户带来了更加便利的体验。随着产业的蓬勃发展,生物识别产业未来会进一步走向信息化、智能化

  • 2021-04-23
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工业互联网智慧水务建设思路

城市化的发展加剧水务行业老矛盾多元升级与新矛盾涌现,智慧水务成为传统水务转型的必然趋势。然而建设中的数据孤岛、信息孤岛、业务孤岛等问题成为普遍存在且难以解决的“拦路虎”。工业互联网以数据为核心要素,以平台为能力枢纽,打通从“生产前线”到“企业决策”的全链条,辅以水务企业实现持续竞争力与精细化管理能力的提升,实现水务从传统服务到智慧化转型升级。本文基于工业互联网核心理念,提出智慧水务建设原则、整体架构与业务应用,对水务企业如何科学的进行智慧水务建设和可持续性发展提供思路和指导。

  • 2021-04-19
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研报电子行业策略报告终端高景气度下的核心供应链机遇

上游创新是核心驱动,5G 加速普及:智能手机依托通信技术的不断升级逐渐丰富终端的功能,从而加速换机需求;伴随 5G 建设加速推进,终端应用将迎来新一轮全面发展阶段。目前 5G 手机渗透率仍然不高,以中国移动 5G用户占比为例,目前仅为 14%。伴随上游泛射频等核心技术加速成熟及光学、显示等功能持续创新,5G 手机有望在 2021 年迎来快速增长。消费电子龙头纷纷走向垂直一体化布局,伴随未来给大客户供货产品线的拓展、客户的拓展、新兴产品领域的拓展等驱动因素,有望迎来新一轮快速增长。

  • 2021-04-16
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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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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。

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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