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智能制造和工业互联网融合发展初探

智能制造、工业互联网的实质均为数据驱动的智能化,二者融合发展可为传统产业重点领域的新兴裂变和升级演进, 芯片、基础软件、算法与机理模型等基础能力拓展提供关键的驱动力。本文分析了智能制造和工业互联网融合发展的宏观需 求,梳理了智能制造、工业互联网产业的发展现状及趋势,阐述了二者融合发展的机遇,进一步凝练我国智能制造和工业互联网产业体系存在的问题。在产业发展策略方面,建议大力发展新兴领域、布局关键支撑环节、逐步追赶传统部分;在重点发展方向方面,建议突破核心必争领域,抢抓新兴机遇领域,追平替代可控领域。构筑各类主体充分参与协同的产业生态,强化人才造血功

  • 2021-04-17
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云端融合的工业互联网体系结构及关键技术

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展, 人类正迈入第四次工业革命时代. 工业互联网作 为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络, 是 实现这场革命的核心. 然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖 域, 其云端协同尚处于 “感、联、知、控” 的初级阶段, 尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关 键技术, 无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智 能等需求. 为此, 本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑 战; 在此基础上, 提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案; 之后, 针 对智能制造领域的具体应用

  • 2021-04-17
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以工业互联网助推中国装备制造业高质量发展

发展工业互联网已成为全球主要经济体顺应科技发展趋势、提升制造业竞争力的共同选择。近年来,中国 装备制造业稳步发展的同时,质量效益不高的问题突出。工业互联网的应用有助于破解相关制约因素,推动装备制造业实现高质量发展,但随着两者融合应用的日益深化,在基础保障、企业落地、行业应用等方面暴露出一些短板问题。当前,要以新基建为契机,发挥企业主体作用,强化生态体系建设,深化工业互联网的探索应用,加快推进装备制造业迈向高质量发展

  • 2021-04-17
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聚焦产业链和数字化转型的新制造

此次评选的 20 个数字经济“新制造”案例聚焦培育数字经济标志性产业链以及工业互联网、制造业集群数字化、中小企业数字化、智能工厂、“未来工厂”,以及个性化定制、网络化协同、服务型制造、共享制造、产业链金融等新模式领域,具备技术先进性、自主创新性、实用性等特征,在推动数字产业集聚发展和制造业数字化升级等方面成效明显。

  • 2021-04-17
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深度报告2021迎转型发展之元年以内容广告深挖用户价值

报告关键要素:我们认为可从三个角度理解新媒股份投资价值:确定性、弹性、预期差。

  • 2021-04-17
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医疗大数据研究报告

近年来我国医疗需求攀升:一是,我国老龄人口持续增加。近20年我国人口总量持续增长,特别是疾病高发的老年群体,带来更多的医疗需求;二是,我国慢病人群庞大。

  • 2021-04-17
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互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业

适合于保险行业的领导、保险设计部门、大数据部门、高校保险学的相关人士参看。业内对此书评价很高。

  • 2021-04-17
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中国大数据交易市场专题研究报告

大数据与不同垂直部门的结合能够极大的提升政府管理国家的效率,降低管理成本,未来对于官方数据的利用一定是未来大数据交易的重点。

  • 2021-04-17
  • 阅读374
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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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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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