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群雄逐鹿物联网,谁将成为王者?

现在的物联网市场格局,可谓中国历史上的战国时期,大小“诸侯”众多,群雄逐鹿。在智慧城市、车联网、工业互联网等大行业,已有一些领军企业带领大家解决产业发展共性问题,普惠产业,有望成为物联王者,赢得荣耀。

  • 2021-04-24
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现有「数据库架构」过时了 !

在云计算之前的时代,客户端/服务器模式很合理。如果你的网络比较快(过去如此),磁盘比较慢(过去也如此),最好在定制的专用服务器上运行热数据,该服务器接收来自远程客户端的查询。

  • 2021-04-24
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物联网,你究竟有什么神奇之处?

随着5G的蓬勃发展,物联网这个概念逐渐进入大家的视线。相信大家也都听说过。但是,物联网究竟是什么呢? 物联网(Internet of Things,IoT)是基于互联网、传统电信网等的信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

  • 2021-04-24
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物联网市场格局:工业物联网

工业物联网 (IIoT) 市场上的机会将基于新参与者的专业知识和创新技术。本报告概述了 IIoT 市场及价值链,重点介绍了推动该行业发展的商业和技术趋势,展示了不同类型的参与者所采取的主要战略,以及他们如何与新技术联系起来,旨在让市场参与者全面了解市场

  • 2021-04-24
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AI的未来,不一定就是《西部世界》

AI 未来也许真的会模仿人类的情绪,但这并不是自发性的。全知全能的通用 AI 可能无法在短期内实现,也许永远都不会实现。假如 AI 真的有失控的那一天,希望人类可以做好准备。。。

  • 2021-04-23
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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能(AI),未来学校很可能会变得不同,它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于:首先,借助AI的技术赋能,推动实践创新;其次,藉由AI的思想智化,实现理论创新;再者,通过AI的管理赋权,尝试政策创新。以此为据,AI时代未来学校具有以下三种形态:第一,智能学校,在技术上表现为学校智能化+智能化学校;第二,智慧学校,在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新;第三,智联学校,在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式,将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养,是学习方式的重要变革,已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程,迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源;新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件,同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键;重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习,可以激发学习兴趣与学习动机,促进新旧知识相容,助力跨领域知识重构与情境重构,提升学习者的整体特性,进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移,实现学习者认知结构的不断转化,大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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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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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金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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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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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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