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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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特高压输电塔龙卷风荷载特性的数值模拟

随着经济社会的发展,电力的可靠供应引发了人们的广泛关注。极端自然灾害会给电力系统安全运行带来严重的冲击,造成配电网设备损坏和大面积停电事故。近30年来全球大停电事故中,自然灾害所导致的情况占比达到56%。全球范围内超过80%的输电塔线破坏是由高强度风天气(如龙卷风、下击暴流、微爆流等)造成,其中龙卷风对输电塔的危害尤为严重。

  • 2025-08-29
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投资界面延伸下电网接入工程投资博弈策略|《中国电力》

近年来,为进一步深化供电行业“放管服”改革、持续优化营商环境,有关电网投资界面延伸的政策陆续出台,明确了电网接入工程投资主体,原本由用户承担的外线接入成本将由政府和电网企业共同承担,以降低用户的用电负担。为此,中国多地建立政企共担机制,通过政府、电网企业、用户三方契约服务,切实保障用户在电力接入中的合法权益。这是政府和企业在降低用户用电成本、优化全社会投资环境、改善用电营商环境方面的一项积极实践。然而,当前政企共担的投资机制仍是初步探索,各地费用分配比例缺乏统一标准,其实施合理性也有待商榷。因此,亟须在新的投资界面划分情况下,深入研究电网接入工程公平合理的政企共担投资策略。

  • 2025-08-27
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毕马威_数据资产运营白皮书

《毕马威数据资产运营白皮书》探讨了数据作为新型生产要素在企业数智化转型中的重要性,提出了数据资产运营的“三要素”(组织与意识、流程与规范、平台与工具)和“四重奏”(数据资产盘点、评估、治理、共享)框架,并通过多个行业案例展示了数据资产运营在促进企业数字化转型、提升业务效率和创新商业模式中的实践应用和价值。报告强调了数据资产运营对于企业长远发展的战略意义,并提出了构建和优化数据资产运营体系的建议

  • 2025-10-10
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GPU行业深度报告:走进“芯”时代系列深度之六十“AI算力GPU”-AI产业化再加速,智能大时代已开启

在芯片算力快速提升、日趋庞大的数据量共同支撑下,A1算法迭代升级加速。A1的发展经历了很长时间的积累,其能不断跨越科学与应用之间的鸿沟主要得益于技术突破、行业落地、产业协作等多方面的推动,而技术突破是其中最为关键的要素。

  • 2023-03-29
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物联网第一股涂鸦(TUYA)赴美IPO

物联网第一股涂鸦(TUYA)已经提交了F-1在美国上市的IPO申请,赴美IPO让涂鸦智能的估值达126亿美元,其已是全球市场上最大的IoT PaaS平台。而今更将以超百亿独角兽的规模价值,成为IoT云第一股登陆纽交所。

  • 2021-04-24
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中国数字化转型与创新评选2018-2023六年洞察报告

前,我国数字经济发展势头强劲,成为稳增长促转型的重要引擎。中国信通院数据显示,2022 年,中国数字经济规模达 50.2 万亿元,预计 2025 年我国数字经济规模将超 60 万亿元。在数字技术的推动下,产业变革加速演进、融合发展,企业不断探寻新的市场机遇和利润增长点,寻找符合自身特色的数字化转型道路。

  • 2024-03-14
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基于SVG附加电流反馈阻抗重塑的双馈风电场次超同步振荡抑制策略|《中国电力》

随着新能源发电装机规模增长,电力电子设备在电网中的占比逐渐增加,对电网稳定性的影响日趋严重。在青海、新疆等风能、太阳能资源丰富的地区,使用逆变器并网的电力电子设备占比较高,使得电网更易出现振荡现象。高比例新能源电网与传统电网相比,其振荡频率包含次/超同步或者更高频段,振荡的产生更具有时变性、多模态等特征。如风机与补偿装置间相互作用会引起次同步控制相互作用(sub-synchronous control interaction,SSCI),并网逆变器参数设置不合理会导致高频振荡等。因此如何提高振荡抑制策略的鲁棒性,使其灵活适应不同振荡情况这一问题引起了国内外学者的广泛研究。

  • 2025-07-18
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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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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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