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发达国家数字充电桩部署策略对我国的启示

当前我国亟需针对行业痛点,借鉴发达国家数字充电桩部署经验,强化顶层设计,明确建设需求,持续推进各级充电数据库的搭建和对接,深入挖掘充电信息服务平台价值,充分发挥地方政府和行业作用,完善全国综合充电网络,为用户提供高质量充电基础设施和智能灵活的充电解决方案。

  • 2022-01-18
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工业互联网推动区域产业创新

随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起,工业互联网为实体经济各领域的数字化、网络化、智能化转型提供了具体的实现方式和可行的实施路径。从工业互联网带动区域产业转型升级的角度,结合深圳宝安区区域产业基础特点、转型升级的现实需求和挑战,探讨了工业互联网区域发展的路径和举措。

  • 2022-01-18
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国家顶级节点分布指导理论研究

随着工业互联网的快速发展,作为我国内部最顶级的标识服务节点,国家顶级节点的设立意义重大。国家顶级节点的部署加快了工业互联网标识解析体系的建设,并且在推动工业互联网创新发展的过程中也起到了关键作用。通过国内各省工业互联网标识解析需求服务模型、国家级/省部级顶级节点部署建设能力模型以及工业互联网水平模型的建立与分析,形成了一套科学的理论研究理论,并将其作为我国未来国家顶级节点建设模型的参考。

  • 2022-01-18
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智能制造和工业互联网环境下产品认证变革的思考

产品认证致力于降低系统性交易成本,其工作模式成型于电气自动化、规模化、标准化生产的工业时代。在信息通信行业与各制造行业融合的大趋势下,产品认证如何在智能制造和工业互联网的新工业环境下发挥认证价值成了一个现实且迫切的课题。回顾了产品认证发展历程,梳理了产品认证发展瓶颈,分析了智能制造与工业互联网环境下以“数据”为核心的质量管理新特征,提出了新工业环境下产品认证应以“数据”为核心,从数据获取、数据处理、数据应用三方面重构产品认证工作方法,实现认证智能化。

  • 2022-01-18
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基于相变冷却技术的数据中心新型制冷方案研究

从基础理论出发,构建出一套从机柜到室外环境的相变换热制冷循环系统,使用制冷剂气泵、制冷剂液泵、蒸发冷凝及重力热管等技术,高效地将服务器散发的热量搬运到室外环境中,整个过程没有中间换热环节,将蒸发温度和冷凝温度的差值做到最小。试验测试结果表明,在全国核心城市数据中心应用此套制冷方案,全年平均能效比达到20以上。同时,该系统还具有峰值能效高、适用性、兼容性等优势,进一步降低数据中心的建设和运行成本。

  • 2022-01-18
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数据中心产业链深度解析

第三方IDC厂商通过在安全性、可靠性、服务广度等方面的竞争,在IDC服务方面的专业性越来越强。在数据中心建设速度、定制设计、成本管理及运维质量等方面的优势逐渐体现,也更能适应企业个性化的需求,近年来有增长的趋势。

  • 2022-01-18
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木质家具智能制造赋能技术及发展路径分析

在国内加快建立新发展格局和世界制造业发展格局面临重大调整的当下,智能制造是培育我国新的经济增长动力、抢占新一轮产业竞争制高点的主攻方向。以木质家具制造业为代表的传统产业正面临转型升级的机遇与挑战。本研究结合智能制造对木质家具制造企业的转型要求,梳理了包含基础信息技术、新型制造技术、发展前沿技术等在内的家具智能制造赋能技术,并阐述了其在家具制造业的应用场景。为系统解决传统木质家具企业智能制造升级需要解决的编码困难、信息孤岛、排产难度大、生产调度慢等瓶颈问题,笔者提炼了基础保障、智能制造关键技术和行业应用等三部分构成的木质家具行业智能制造体系结构。最后,立足我国家具行业实际情况,从思维模式、人才培养、技术创新、管理能力、标准体系和产业联盟等要素解析了家具制造企业实现智能制造的发展路径,以期为助力木质家具制造企业成功实现智能制造转型、重建中国家具制造业新优势提供理论借鉴和参考。

  • 2022-01-18
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数据驱动下的智能发电系统应用架构及其关键技术

2016年2月国家发改委发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》,明确提出促进能源和信息深度融合,鼓励能源企业运用大数据、智能化技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平。2016年7月4日,华北电力大学与中国国电集团公司(现国家能源投资集团)共建的“智能发电协同创新中心”正式成立,“智能发电”的概念正式推出。2016年7月25日,刘吉臻院士接受中国能源报专访,发表《智能发电:第四次工业革命的大趋势》,进一步明确了“智能发电”的概念。2016年11月7日,国家能源局发布了《电力发展“十三五”规划》,第一次将智能发电的内容写入了规划。

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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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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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