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美国工业互联网发展经验及其对中国的借鉴

美国工业互联网发展的基本目标是通过互联互通的物联网基础、对大数据的智能分析及生产过程中的智能管理实现对传统制造业流程的改造升级,巩固美国在全球制造业竞争中的领先地位。美国工业互联网以智能机器、高级分析和工作人员为构成要素,以大数据技术为核心技术,以“智能”和“互联”为主要特征,构成一套网络生态体系; 其基本发展机制是: 政府部门的支持和引领,企业联盟的主导和推广以及基础技术的支撑和推动; 重视平台建设是美国工业互联网发展的特色。中国互联网发展应用正从消费互联网转向工业互联网,美国工业互联网发展经验值得中国借鉴。

  • 2021-04-25
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  • 14页
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顶层双碳认知50篇

3 月 25 日,在中国发展高层论坛 2023 年年会论坛上,中国工商银行行长廖林表示,金融是现代经济的核心,绿色金融是推动绿色发展的重要力量。近年来,中国金融机构积极践行“绿水青山就是金山银山”理念,推动绿色金融实践快速发展。到 2020 年末,中国绿色贷款规模已经突破了 22 万亿人民币,居全球第一,为经济绿色低碳发展转型注入了源源不断的金融活水。

  • 2024-05-16
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国网北京市电力公司 娄奇鹤等|新型电力系统构建场景下电网功能化投资结构演进趋势研究

本文在适应风光资源超预期发展、加快构建新型电力系统的背景下,从电网由单一输配电功能向调节、备用、资源配置等多元化功能发展的视角出发,力求以科学的方法重新审视电网的投资价值,进一步为中远期电网发展提供电网基建投资演进的路径。建立了电网基建投资功能需求量化分析方法,提出电网功能化投资需求,进一步通过先单一场景再复杂场景,对电网投资演变分析进行系统动力学分析研究,分析了更高比例分布式新能源接入、更快全社会电气化水平提升、更高比例需求响应资源渗透、更高辅助服务价格的情况下,对电网投资功能演进的影响。形成的主要结论如下。

  • 2025-08-28
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2024年开源大数据行业热点洞察报告

大数据技术诞生至今已近20年,由于开源的加持,如今它已经成为数字经济的重要技术使能。但在其演进过程中,各类子技术的发展并不同步,他们的热度反应了行业中的多数关切,也引导着行业的未来走势。本报告从开发者视角,首先对当前大数据开源组件按照其功能类型进行分层梳理,明确各类型开源组件的定位以及组件间关系。报告核心部分通过热力图的方式,对12大类大数据组件中的代表性开源工具的热力趋势进行分析,以时序维度定量展示开源组件的相对热力变化,并讨论驱使热力变动的背景因素,以及热力变动所带来的行业焦点转换。最后,,报告围绕平台底层的基础云设施与大数据组件适配问题提出评价标准,为个人及企业开发者的选型提供参考。

  • 2024-11-05
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艾瑞咨询:2023年中国数字孪生城市行业研究报告

随着城镇化进程加快、城镇化与信息化的广泛渗透和深度融合,城市治理和运行水平有所提升,但各种城市病仍然存在甚至局部咖剧。不是城市信息化建设失效了,而是过往的技术方案无法匹配城市日新月异的发展速度和需要。在新型城镇化建设和新型智慧城市建设的新阶段,数字孪生提供了一种全要素、全天候、全生命周期、实时感知监测、交互控制、推演预测、科学决策的颠覆性的创新理念,迅速成为了我国以及世界各国、各地区城市运营管理的抓手。

  • 2023-02-11
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安全大模型技术与市场研究报告

AIGC 的异军突起,给了大家一个新的希望。本报告通过对基于 LLM 的 AIGC 在网络安全中的应用做了分析,希望给网络安全从业者提供一些有用的信息。

  • 2024-06-28
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东方证券_光伏行业深度复盘:周期、成长共振,光伏20年回顾及展望

供给、需求及技术因素共振,光伏行业具备成长和周期双重属性。当前光伏的成本已经降低到平价,产业主要矛盾从光伏发电成本,转变为光伏发电的电网接受力。站在光伏产业的历史节点,本文从技术、政策、企业格局、各国光伏发展四个角度梳理了 2000-2022 年光伏产业的发展,为下半场“如何让光伏发电成为电网最受欢迎的电源—构建以新能源为主体的新型电力系统”指明方向。

  • 2024-02-21
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安全应急产业链发展白皮书(防疫应急物资)

为服务安全应急产业的高质量发展,信通院研究团队启动安全应急产业链白皮书研究工作。面向构建完善统一的应急物资保障体系的需要,今年重点围绕防疫应急物资开展研究,首次发布白皮书。

  • 2022-11-18
  • 阅读321
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  • 48页
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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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