谈到智能制造，人们很容易联想到各种高级算法，如机器学习和逻辑推理。事实上，人工智能技术在最近十几年最重要的进展就是深度学习技术，这也是人工智能最近成为热点的原因。
为全面分析全国物联网技术发展及产业情况,总结成效,发现问题,编写了《中国物联网发展报告（2014-2015）》,对物联网产业发展的企业状况,技术发展趋势,区域发展状况和趋势,物联网产业的商业模式以及物联网的未来前景进行了深入调查研究和分析.
供应链物流网络的布局规划和运作模式，与企业的商业模式和服务目标要求高度相关。在新经济环境下，传统的供应链物流网络边界已经被打开，智能化信息技术将帮助企业建设开放协同型的敏捷供应链物流网络体系
传统的生产模式还不会很快消失，因为它对于大规模生产还是最理想的。在这些传统的工厂里，工业机器人是固定在一个位置上的，通过编程执行特定的任务。传统的工业机器人高效、精确、可靠。不过，这些传统的工业机器人无法看到它们周围的环境、感觉物体或与人类互动。
作为制造业发展的高级阶段，智能制造是技术推动的，其中所应用到的使能技术主要包括四个方面：OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术/5G）和DT（数据技术）。 借助OT，企业可以将工业领域的Know-how变成可靠、可执行、可重复的知识和行动。
消费互联网是以个人为用户，以日常生活为应用场景的应用形式，满足消费者在互联网中的消费需求而生的互联网类型。
这是最好的时代，还是最坏的时代？人工智能浪潮，是否会淘汰一部分工作岗位？关于未来，每个人的猜测或焦虑可能各不相同，但已有越来越多的教育专家与科技巨头率先行动，将目光聚焦在科技教育与未来人才的培养上。
企业信息化没有走上智能化的道路，而是在业务功能软件上打转，停滞不前。面对“信息孤岛”问题，虽然近年来有中台作为解决方案，但是对于中小制造企业而言，花几十万元买软件都很吃力，哪里还有经费再去搭建中台？而且还需花费巨大的链接精力面对“断点成本”被不断放大的问题，本应该从体系化角度规划的信息化被排斥在外。因此，消除科层制需要从公司的顶层设计出发
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
基于一体机的可信数据空间的分析报告，包含建设背景，方案，亮点，实施路线
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