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中国工业互联网研究院-工业互联网发展应用指数白皮书(2020年)

为科学、准确地衡量我国各地区、各行业的工业互联网发展应用水平,中国工业互联网研究院依托国家工业互联网大数据中心,基于全国34个主要工业互联网平台160余万家活跃企业数据,采用技术经济学相关方法,编制了工业互联网发展应用指数,形成《工业互联网发展应用指数白皮书》。该白皮书为国内首次采用工业互联网平台大数据方法衡量我国各区域(省市自治区)以及各工业相关行业(13个主要行业)工业互联网发展和应用水平,其结论可以为我国各级政府及主管部门决策提供支撑,为企业战略布局提供参。

  • 2021-04-25
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工业互联网专题研究报告:工业互联网,数字文明的近望

工业互联网专题研究报告:工业互联网,数字文明的近望。工业互联网是第四次工业革命的重要基石,数字工厂则为企业级的应用平台。工业革命步入渐进式迭代,突破点在于复杂生产关系的全天候集成与共享;工业互联网通过传感器、机器、工件和IT系统,沿着生产价值链连接到同一生态系统,进而虚拟交互实现感知和操作,成为工业4.0生态的核心载体。全球逐鹿布局工业互联网,目前呈现欧美亚太三足鼎立的竞争格局,在主要市场的稳健驱动下,预计未来5年行业规模CAGR=6%。工业互联网作为工厂数字化的软件要素,其长期的经济赋能在于促进产销管理环节的“降本增效”。

  • 2021-04-25
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AI下半场,谁主沉浮?

AI是一个严重依赖根源性创新、针尖式突破的行业,一个尚处于发展期但带头人层次高的企业,有更大概率超过团队庞大、但缺乏先进理论引领的企业。简而言之,人工智能企业的成功,很大程度上取决于引领者、研究者的境界和层次。

  • 2021-04-25
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AI芯片的新风向

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展,我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。 而随着人工智能技术的进一步演进,我们看到它正在进一步和物联网结合,超低功耗人工智能正是这个人工智能继续下沉的新动向。

  • 2021-04-25
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物联网将如何影响你的钱包

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机(PC、服务器),我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输,没有涉及任何其他的终端。而未来,所有物和物之间都可以实现互联。

  • 2021-04-25
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AI 的寒冬将来临

预测AI的冬天就像预测股市崩盘――不可能准确地预测何时发生,但几乎可以肯定的是,它会在某个时候点发生。就像股市崩盘之前,有迹象预示股市即将崩盘,但是对前景的描绘是如此的诱人,以至于很容易忽视这些迹象,哪怕这些迹象清晰可见。

  • 2021-04-25
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物联网是 Linux 的未来么

Linux 无疑将在物联网中扮演一个关键角色,但是其光彩将与其它的一些分享。 随着 Canonical 重新关注于[1]赢利和新技术,我们中的一些人发现我们正在思考 Linux 未来将走向何方,IoT(物联网)是否是 Linux 的未来?

  • 2021-04-25
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物联网安全威胁情报(2020年8月)

根据CNCERT监测数据,自2020年8月1日至31日,共监测到物联网(IoT)设备恶意样本12444个,发现样本传播服务器IP地址36770个,境内被攻击的设备地址达501万个。

  • 2021-04-25
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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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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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