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智能制造时代工业机器人的发展新趋势

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。

  • 2021-05-06
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智能制造该多谈点制造,少谈点智能

对制造而言,机器人、大数据都是大家吹过且正在漂浮的泡泡;人工智能则正在全新升腾。这些泡泡,如果来自市场和投资商一起吹动的,政府乐见其成;然而,如果政府花费太多心思放在这一类技术上面,那么智能制造势必误入歧途,这种“智能”过热的制造,将是制造业的悲剧。

  • 2021-05-06
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智能制造时代的企业全面质量管理推进

智能制造时代,企业在继续以“三全一多”要求支撑制造系统的同时,应着眼于从合规到卓越,从小质量到大质量,从追求速度到高质量,从本组织到跨越相关方,不断开展质量提升行动,丰富全面质量管理的实践。

  • 2021-05-06
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智能制造的三个支点!

产品的智能化,是通过产品中包含有各种复杂程度不等的计算机系统,尤其是嵌入式系统,来实现的。嵌入式系统不仅可以成为智能制造最重要最具有代表性的技术,而且会形成一个庞大的产业链。

  • 2021-05-06
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走出PPT,智能制造如何真正落地?

o 国内制造业仅靠人口红利实现高增长的日子一去不复返,要转型为“制造强国”,发力智能制造势在必行。 o 在智能化进程中,诸多痛点催生了超万亿规模的市场,嗅到机遇的资本和创业公司早已有所布局。 o 从企业取得的成果来看,智能制造已经深入产业痛点,随着数据持续积累和技术迭代,智能制造前景开阔。

  • 2021-05-06
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没有强大的制造业基础,何来智能制造?

“工业4.0”时代将改变整个生产技术的使用,整个系统将更加智能,联网更加紧密,不同组件之间可以相互沟通,工作更快、做出反应也更加迅速。然而,没有强大的制造业基础,何来智能制造。

  • 2021-05-06
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智能制造现在有多“智能”?

工业制造在标准、互联等领域始终是很特殊的,现在谈工业4.0与AI是否为时过早?AI在工业4.0时代是否真的在发挥作用,以及究竟发挥到何种程度?这是我们期望以由上至下的方式,从工业制造AI解决方案、AI芯片、EDA,以及实际应用几个层面,来窥见当下工业制造的AI技术现状

  • 2021-05-06
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智能制造转型升级,与“懂行人”偕行

当前,制造业已经成为我国经济稳定发展的“压舱石”和“定海神针”,加速中国制造业实现数字化转型和智能升级,也已经成为产业界共识。

  • 2021-05-06
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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