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_工业互联网平台体系架构及应用研究

作为工业互联网的核心功能载体,工业互联网平台一直是机械与自动化、ICT、工业软件和工业生产等领域企业建设的重点。本文首先研究了目前国内工业互联网平台的标准体系架构,重点从不同的系统层级分别进行探究,之后将国内外工业互联网平台的发展现状进行对比,并对不足之处进行分析,最后介绍工业互联网平台在智能制造中的典型应用场景。

  • 2022-08-15
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_5G 工业互联网产业链分析及合作模式

5G+ 工业互联网要持续快速发展,关键在于进行有效的合作,打造多方共赢的产业生态。只有工业互联网千行百业聚合在一起,充分发挥各方优势,实现“共享资源、相互支持、相互补充”,真正形成生态利益共同体,努力为工业企业提供数字化、智能化的行业解决方案,才能共同推动行业繁荣和发展。

  • 2022-08-09
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_我国车联网行业发展环境及趋势影响分析

现阶段,我国车联网产业已经上升到国家战略高度,产业政策持续利好,推动我国车联网行业步入快速发展阶段。

  • 2022-08-05
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_全球自动驾驶产业创新政策趋势及思考

新一轮产业变革中,自动驾驶产业被各国所重视,各国纷纷通过立法、出台政策的方式予以支持和规制,其中发展战略、安全标准、责任和伦理、网络安全和隐私保护成为自动驾驶政策关注的焦点;准入机制、项目示范、场地和资金支持以及强化监管成为普遍的政策工具。

  • 2022-08-05
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_基于SDN的智能交通架构

软件定义网络(SDN)是近年来备受关注的网络问题,已有学者将其和智慧城市建设进行融合。 针对当 今交通分散治理现状进行了研究,结合 SDN 转控分离和集中控制等特性,将其引入智能交通系统(ITS),提出了 一个协同管理架构,旨在实现协同管理、改善交通。

  • 2022-08-08
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事件点评:阿里入股,强强联手助推智能交通、边缘计算业务发展

公司此次和阿里云的联手,将基于各自在智能交通、边缘计算领域的丰富经验,共 同推进智能交通和边缘计算领域的发展,共同打造适应未来需要的智慧城市综合解决方案并落地实施,促进双方业务发展,扩大双方的行业影响力。

  • 2022-08-04
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边缘计算技术及应用综述

边缘计算作为继云计算之后新的计算范式,将计算下沉到靠近用户和数据源的网络边缘,提供数据缓存和处理功能,具有低延迟、安全性高、位置感知等特点。

  • 2022-08-05
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边缘计算、5G与传播的未来融合——试论场景视阈下新闻传播过程的重新构建

万物互联时代,传感器、智能家居以及可穿戴设备日益成为人们生活中的一部分,这些智能设备正在持续产生海量的网络边缘数据,如果没有新的计算模型,现有的云计算技术支持将落后于不断上升的数据处理需求。因此,学术界和产业界开始对新的计算模型进行深入研究,在此背景下,边缘计算进入人们的视野。

  • 2022-08-04
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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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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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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