换向器内孔缺陷机器视觉在线检测技术研究

换向器属于电机的核心部件之一，其需求量随着电机行业发展而逐渐增加。目前换向器的内孔质量检测大都使用人工观察的方式，无法对缺陷进行定量描述，并且内孔较小，检测过程具有主观性、检测过程困难效率低下。为了提升产品的检测效率同时适应智能制造的发展，本文提出了一套的内孔缺陷的机器视觉自动检测方案。

2021-07-01
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船舶配电系统用嵌入式可编程控制器研究

随着德国工业 4.0 以及中国制造 2025 战略的发布，目的是实现生产业智能升级，与互联网大数据融合发展，这对处于生产制造业核心地位的控制设备以及其涉及技术提出了更高的要求。传统工业现场控制设备 PLC 由于其封闭性、对使用者有较多要求、成本高以及硬件性能不足等缺点，无法满足智能制造赋予的使命。嵌入式可编程控制器融合了嵌入式技术、传统可编程逻辑控制器技术和软 PLC 技术，实现了对传统 PLC 的突破。

2021-07-01
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多域物联网数据共享交换管理平台设计与实现

物联网作为国家战略性新兴产业的重要支撑，是智慧城市、军事国防、智能制造等的核心和基础。万物互联、开放共享、安全保障等是物联网产业健康发展和广泛应用的基础。物联网设备根据归属地划分管理域，形成多域。针对物联网数据的海量化、异构化、分散化等特点，本文聚焦于多域物联网数据共享交换体系架构及基于区块链的上下文敏感、细粒度自适应访问控制方法，设计和开发多域物联网数据共享交换平台，实现子域系统互联互通、数据跨域受控共享、服务跨域受控协同、应用系统跨域受控联动。

2021-07-01
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基于相似性度量的滚动轴承状态评估方法研究

随着智能制造的提出，我国无论是在精密仪器还是大型装备的生产制造上，都取得了瞩目的成绩。而伴随着制造业的崛起以及国民经济的发展，对于机械设备的需求量越来越大，要求也越来越高，从而对于机械设备的安全性检测及控制就显得格外重要，一旦机械设备在生产运行中出现磨损老化等故障，如不能及时发现并采取必要防护措施，便会引发重大的事故。不仅会带来经济上的巨大损失，严重时甚至会危及人的生命安全。如果能准确及时找出故障，并做出正确的决策，就能在很大程度上避免重大灾难性事故的发生。轴承、齿轮箱作为机械传动系统的重要零部件，影响着设备的关键性能。因此，有必要对它们进行相关的寿命预测及其相应的状态评估，从而保证机械设备的安全运行，实现对机械装备的健康管理。

2021-07-01
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基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现

随着“中国制造 2025”、“工业 4.0”等规划的提出，制造业的生产模式正向智能化转变。智能制造的目标是实现物理世界与信息世界的融合，数字孪生（Digital Twins，DT）作为虚实融合的最佳途径引起了国内外研究者的广泛关注。基于数字孪生“虚实映射”、“以虚控实”的内涵，本文以数控机床为研究对象，研究了使用 GPU加速的三维监控技术、基于虚拟数控面板的远程控制技术，最终集成为数控机床虚拟交互系统。本文主要研究内容如下

2021-07-01
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基于信息物理系统的数控铣床能耗建模及切削参数优化

制造业是经济发展的主体，作为制造业的工业母机，数控机床的功率需求不断增大，造成的资源枯竭、全球变暖等环境问题也逐渐加重，提高数控机床能量效率问题是国内外关注的重点。随着互联网技术的发展，车间设备的加工信息可以更加全面迅速的反映出来，促进制造业与互联网的融合是未来加工车间发展的趋势。本文针对互联网技术和数控铣床加工，开展基于信息物理系统的数控机床能耗建模及切削参数优化研究，实现自组织、自适应优化数控机床加工能效，主要研究内容包括

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组合夹具管理系统设计与研究

智能制造推动了企业生产体系的逐渐升级，多品种、小批量的生产任务所占比重越来越高，专用夹具使用率不断降低，因此具有可拆卸性的组合夹具得到广泛的应用。为了进一步扩大组合夹具的使用范围，降低组合夹具的生产准备周期，做好组合夹具的管理工作显得尤为重要。本文针对某企业夹具站内组合夹具的生产需求，运用模块化设计思想对组合夹具管理工作进行了研究。

2021-07-01
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水泥生料立磨建模及滑模控制研究

水泥作为我国重要的工业材料，在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展，我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段，其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备，其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点，已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多，同时因生产流程长而导致滞后性明显，均会对粉磨过程稳定运行产生影响，进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此，以绿色发展、智能制造为目标，突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术，本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法，为其实现智能化生产提供控制理论支撑

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。

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Token经济100问（2026.7）

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认识“字”，只认识词元。要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立世界人工智能合作组织(WAICO)。