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“互联网3.0时代盛宴“系列报告之一-互联网3.0的时代颠覆,物联网的流量重塑

本篇报告的开始,首先要厘清一个概念,即如何定义“互联网 3.0”?回顾互联网的发 展史,互联网 1.0 时代以 PC 互联网为代表,其核心在于内容,海量信息实现互联共享,但 互联网用户被动接受服务商生产的内容;互联网 2.0 时代以移动互联网为代表,核心在于 连接人与人之间的关系,互联互通达到更高层次,去中心化使得用户可以自己生产内容。 时至今日,不少人认为基于大数据的智能化网络服务已将互联网带入 3.0 时代;但也有投 资者认为互联网 3.0 不过是炒作的噱头。在我们看来,互联网 3.0 将不再局限于人与人之 间的连接,而是扩大为“万物互联”,在此基础上生成更大规模的数据、获取更强大的人 工智能,进而推动社会生产力的跃升。

  • 2021-12-08
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物联网+:制造业向智能服务转型的新引擎

这份报告是基于来自农业、汽车、钢铁、航空、造船、航运、电信、电力、 电气、云服务等行业的领先企业,和行业协会与研究机构的管理人员和专家 的调研,以及相关案例研究,探讨了中国制造业如何利用物联网,结合各自 所在的产业和人工智能、区块链等新兴技术开发出基于数据的创新服务,推 动业务增长,希望对读者能开卷有益。

  • 2021-12-08
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工业物联网:智能制造的演进之路

工业物联网(IIoT)往往会被描述成一场以意义深远的方式改变行业面貌的革命。实际上,工 业物联网起源于十五年前富有远见的自动化设备生产商开发的技术与功能。由于全球范围内物 联网标准的创建与成熟需要时间,工业物联网的潜能可能需要另一个十五年才能得以充分发 挥。在此期间,工业领域将历经翻天覆地的变化。好的消息是,借助新兴的工业物联网技术, 终端用户和机器制造商可以最大限度地利用现有在技术与人员方面的投资。在部署工业物联网 解决方案的时候,采取“升级再利用” 的策略比 “淘汰换新”能够实现更好的业务控制。此外,这 种谨慎的方式将使智能制造企业的演进更加高效、安全与可持续

  • 2021-12-08
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2017-2018年度沃达丰物联网市场晴雨表

物联网不再是什么新鲜事物。但就其潜力的挖掘而言,仍然处在初级阶 段。如果当前你还未加入物联网的应用行列,你仍然能成为你所处行业 内的物联网先行者,从而获得随之而来的巨大收益。新工具、新技术与 新网络的出现使得建设与管理物联网解决方案比以前更加便捷。

  • 2021-12-08
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IDC观点:数字化转型,物联网先行

电子智能控制器是以自动控制技术和计算机技术为核心,集成微电子技术、电力电子技术、信息传 感技术、显示与界面技术、通讯技术、电磁兼容技术等诸多技术的高科技产品,作为核心和关键部 件,电子智能控制器内置于设备、装置或系统中,扮演“神经中枢”及“大脑”的角色。

  • 2021-12-08
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实施“智控+双平台“战略,把握物联网家居数据端口

英唐智控自成立以来主要仍亊智能控制器的研収、制造和销售,在 15 年中积累了大量的智能控制领 域的关键技术和管理经验。凭借以上经验以及对行业的深刻理解,近些年公司通过合作和外延幵购 向智能家居物联网和电子信息行业 B2B 等领域转型。到目前为止,已建立了以智能控制及电子元器 件分销为业务基础,以智能家居物联网(家庭数据)平台和电子信息行业 B2B(企业数据)平台的 双平台战略。

  • 2021-12-08
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物联网行业报告(一)--平台型厂商靠“大局观“拥抱未来

研究机构Machina Research根据2014年全球智能设备的收入约为9000亿美元 (以M2M服务和硬件销售为主),并结合行业发展趋势,判断到2024年,随着智能 设备的激增,预计全球收入将会达到4.3万亿美元,届时M2M服务和硬件销售仍然是 主要收入来源,但同时系统集成和应用收入所占的比例也将大幅度上升

  • 2021-12-08
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“数据+产业+金融“系列之十五--工控安全-物联网与安全的邂逅

NB-IOT 标准设立突破物联网关键技术瓶颈。技术瓶颈是阻碍物联网应用重要因素, 物联网技术存在于感知、处理及传输等环节。近年传感器2及芯片3技术率先发展,其尺寸、 性价已满足物联网感知及处理需求,传输环节成为关键技术瓶颈,而传输环节突破的前提 是各通信巨头协议统一。经历长时间发展(如图 1),2016 年 6 月 16 日,在韩国釜山 召开的 3GPP RAN 全会上,NB-IoT(窄带蜂窝物联网)对应的 3GPP 协议相关内容获得 了 RAN 全会批准,通信领域实现低功耗、低成本、高覆盖、强连接性能实现可能。

  • 2021-12-08
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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。

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