智能工厂不仅是生产自动化、少人化,同时可实现管理的数字化、智能化:车间生产及设备运行情况可以实时获取和调整;运营指挥系统能够集成采购、生产、销售数据,优化决策流程。
随着智能制造全面推进,工业数字化、网络化、智能化加快发展,工控系统面临安全漏洞不断增多、安全威胁加速渗透、攻击手段复杂多样等新的威胁和挑战。其中新兴智能工业、数字工业的安全问题尤其突出;大量采用标准化、通用IT技术,实现与外部网络互联互通,加速了新兴工业系统发展的同时,工业系统天然的免疫力也逐渐降低,使得各类攻击变得畅通无阻
通过新技术新发明的发表,寻求企业的赞助与共同研究,最终转变为产品与市场。所以,日本的专利技术的转换率高达80%,“产官学”一体化合作机制功不可灭。
物联网(IoT)正在改变人们的生活和工作方式。除了你每天使用的智能设备之外,物联网正在彻底改变企业的运营方式——让他们变得更快、更智能、更安全、更高效。 随着物联网在全球范围内的不断普及,微软一直走在物联网的前沿,不断地进行创新和投入。《物联网信号》系列报告旨在为业界提供物联网生态系统的整体观点——深入了解其应用率以及所带来的益处和挑战。
由于转向远程工作以及由于COVID-19而需要在家办公,人们在业务和社交方面都依靠技术。从虚拟公司会议和Zoom欢乐时光到在线教室和实时直播的锻炼,一切都突然成为常态。尽管技术行业以外的人可能会在过去的一年中看到并惊叹于技术完全改变了他们的生活,但技术的影响才刚刚开始。
5G时代的智能工厂将大幅改善劳动条件,减少生产线人工干预,提高生产过程可控性,最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程,实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通,并在此基础上实现资源的整合优化
工业革命的第四波浪潮是关于数字化授权,并推动新技术和IT服务 跨边缘和云资产,以提高生产力。这些技术涵盖了从高级分析、工业 物联网平台、人工智能和数字孪生等各个领域,服务于制造业的核心 需求。在过去的几年里,物联网蓬勃发展。根据行业研究,到2021
?网络攻击和网络犯罪现象日益突出,呈现攻击工具专业化、目的商业化、行为组织化、手段多样化的特点 ?此类威胁特点在于利益驱使高、受害主体广、攻击方式多、社会危害大 ?黑客攻击手段不断升级,新兴APT攻击威胁层出不穷,恶意木马病毒持续泛滥,0DAY漏洞精准突袭 ?网络安全的主要威胁从黑客攻击模式转化成为犯罪分子规模化敛财模式,呈现出明显规模化、产业化、精准化趋势
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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