《多域协同使能行业数字化转型白皮书》旨在分析运营商如何提升基础设施、平台、服务和集成能力，抓住行业数字化转型市场的机会。我们还将用几个案例展示运营商如何满足不同垂直行业的客户需求。最后，白皮书将针对运营商的中长期市场空间进行预测，并就分阶段拓展提供建议。
工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-
在这个大模型时代，国内外各大厂商均对大模型积极布局，呈现百家争鸣的现象。最近10年，是NLP技术和业务场景发展最快的黄金时期，NLP本身的技术体系被重构，所影响的业务领域也不断扩大。
我们报告了GPT-4的开发，这是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实世界的场景中不如人类，但GPT-4在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，包括以大约前10%的分数通过模拟律师考试。
建筑工程建设具有明显的生产规模大宗性与生产场所固定性的特点。建筑企业70%左右的工作都发生在施工现场，施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。同时随着工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何搞好现场施工现场管理，控制事故发生频率，一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。
围绕施工现场“人机料法环”关键要素，有效整合碎片化应用，实现施工现场业务系统的协同共享，助力施工企业实现工程管理标准化、精益化，并为政府监管提供数据分析及决策支持
实体经济有数字化和非数字化之分，数实融合是数字化向非数字实体经济的应用、渗透和重塑。 产业技术创新，化不可能为可能；数字技术创新，化不确定为确定。 全球看，两大技术创新的效应叠加，引发产业和结构重构。 两大创新深度融合，推动产业升级、经济高增长和高质量发展。 数字化的实体经济是高质量的实体经济。
核心结论：①从价值链位置看，我国制造业从相对下游向更高附加值上游迈进，但近年来上游竞争激烈带来攀升难度加大。②从贸易优势看，我国整体制造业全球领先但中高端制造业尚不及德日水平，竞争力主要来自于产业集群优势。③政策望助力制造“扬长补短”，我国在电气设备上下游、计算机、电子等设备下游具备强竞争优势，但在部分设备零部件和高技术领域仍薄弱。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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