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中国移动车联网V2X平台白皮书-1

以 V2X 为核心的下一代车联网,是建立人、车、路、网协同的辅助驾驶、自动驾驶的基础,车联网业务低时延、高可靠、大带宽、高速移动的特点,对数据接入、数据计算、数据存储、数据推送、数据安全等都带来极大的挑战,传统的“中心平台-终端” 架构无法满足V2X 业务的需求。本白皮书基于对车联网 V2X 业务特征和需求的分析,提出了中国移动 V2X 平台多级架构,并进一步明确了 V2X 平台需具备的功能和能力。

  • 2022-08-08
  • 阅读592
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中国通信学会-车联网安全技术与标准发展态势前沿报告(2019)

车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态,已成为我国战略性新兴产业的重要发展方向,是目前跨领域、综合性的研究热点

  • 2022-08-08
  • 阅读491
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智慧底牌 - 路长全

生于贫穷不可耻,终身贫穷是可耻的;企业起步于弱小是正常的,可一直长 不大就不正常;国家阶段性落后不是问题,可数百年落后就是问题。 不成功均源于无知和错误的知识,只要掌握基本的智慧,任何人都能成功。 所以没有不好的孩子,只有不好的老师;没有失败的企业,只有失败的管理;没 有落后的国家,只有落后的思想。

  • 2022-08-05
  • 阅读501
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《数字孪生及车间实践》:数字孪生五维模型及理论思考

作为实现信息世界与物理世界交互融合的有效手段,数字孪生得到了学术界的广泛关注和研究,并被企业界引入到越来越多的领域进行落地应用,成为了产业变革的强大助力。数字孪生在相关领域的应用过程中,所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导, 导致数字孪生相关领域的落地应用受到了严重阻碍。针对上述问题,笔者团队在《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生五维模型及十大领域应用”文章中提出了数字孪生五维模型,并探索了基于数字孪生五维模型的十大领域应用。本章对前期的数字孪生五维模型做了详细介绍,并对数字孪生应用准则进行说明,最后总结基于数字孪生五维模型的理论难题与科学问题思考

  • 2022-08-23
  • 阅读1242

华为传2020

2000年以来,我凭借在政府工作的经验进入数字领域创业,始终接受着硅谷的管理文化和企业家精神的熏陶。此后,世界逐渐走向多极化,我先后在政府和智库任职,不同的任务让我有机会游历世界,了解全球创新的发展

  • 2022-08-19
  • 阅读1118
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《边缘计算优势》-(0903)赛迪译丛

用来描述边缘计算及其周边技术的词语非常多。包括:边缘、 雾、边缘计算、雾计算等等。这些名称都是基于某一特定方面, 适用于某些特定技术,而这些技术无疑会不断发展变化。在这里, 我们将边缘计算理解为一组核心功能,并对其描述词汇做出严格 的限制。我们将“边缘计算”一词涵盖以上所有的方面。

  • 2022-08-04
  • 阅读489
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2022中国民营企业数字化转型调研报告-腾讯研究院-2022.7-65页

面对日趋复杂的国际博弈环境和“脱钩”威胁,民营企业在维护国家产业链韧性、提升国际竞争力等方面彰显巨大潜力。民营企业大部分是中小企业,灵活性强,通过产业链上下游协作配套,以中小企业的布局广度、深度、精细度和专业度与龙头企业的生态服务能力协同演化,可以有效支撑产业链链强链延链固链、“补短板”和“锻长板”的系统升级。民营经济发展得好,还能有效与国有经济形成协同互补,大幅提升我国经济的规模、质量和韧性,更好地应对国内外各种不确定的风险与挑战。

  • 2022-08-04
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中国自动驾驶安全读本

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  • 2022-08-08
  • 阅读496
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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