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特高压产业链深度解析

随着光伏、风电的发电装机量不断增长,弃光、弃风问题在西北地区一些电力需求较弱的省份尤为严重。特高压工程将新能源电力输送至东中部等电能需求高的地区,可以平衡能源与负荷分布、有效缓解新能源消纳问题。

  • 2022-01-17
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电动化领域相关专利情报分析

随着技术大变革时代的到来,汽车电动化领域迅速发展,出现了大量的创新技术。分类整合并分析这些专利,得到相关情报,考察行业的技术走向和同领域竞争对手的重要技术,有利于在该领域迅速找到可进行研究的方向,也为企业战略决策的制定提供了更为可靠的依据。

  • 2022-01-17
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自动驾驶等级划分及技术路线分析

近年来,自动驾驶成为汽车行业热点,但是事故频发,商业化落地困难阻碍了自动驾驶技术快速发展。文章以驾驶安全为核心,提出了新的自动驾驶等级划分方法并对不同等级内容进行详细阐述。基于此方法,指出当前自动驾驶技术发展路线弊端并规划了一种在量产车上逐级释放自动驾驶功能的技术路线,供行业参考。

  • 2022-01-17
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从专利布局角度分析车联网发展历史

随着5G通讯、智能设备、以及车联网智能产品的成功布局,上述场景已不再是想象。2018年,我们先后见到了阿里、百度、高德、四维图新等公司展示其“城市大脑”和“智慧城市”的相关业务。在今年年初的CES大会上,智能汽车、城市物联、及相关混合式车联网的技术和产品,成为了这次展会的一大亮点。

  • 2022-01-17
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面向未来交通的路网全感知技术国际态势分析

本报告以面向未来交通的路网全感知技术领域为分析方向,检索并收集了该领域全部的论文数据、专利数据。首先进行了领域态势分析,对该领域全部年份数据进行轮廓性的年代、国家、机构和期刊分布以及被引频次分析;其次对研究领域中的研究主题、技术分布进行分析。

  • 2022-01-15
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智能网联汽车关键技术专利分析

新一代科技革命和产业变革促使智能网联汽车成为全球汽车产业发展的战略方向,汽车正由传统的机械产品逐步演变为机电一体化、智能化和网联化的高科技产品,呈现出与电子、信息、交通等相关产业紧密相连、协同发展的趋势。发展智能网联汽车,有助于突破行业关键技术瓶颈,加速产业转型升级,提升产业基础发展能力,并最终实现智能出行、智慧社会的建设。国家知识产权局专利分析普及推广项目智能网联汽车课题组基于专利文献分析,有效系统地探究智能网联汽车的技术与市场的脉络走向,以期为行业提供参考。

  • 2022-01-17
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5G+自动驾驶技术专利态势分析

自动驾驶技术涉及多学科融合,其主要采用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等多个技术协同合作,使汽车在没有人主动操作的情况下自动安全地行驶[1]。5G作为新一代通信技术标准,其高速率、大容量、低时延的特性不仅能提供极致的用户体验,而且还能让万事万物彼此互联,开启一个突破限制、加速进步的新时代[2]。5G的出现无疑加速了自动驾驶技术的发展和自动驾驶产业的落地,为自动驾驶的安全性和高效性提供了保障。

  • 2022-01-15
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浅析前装OBU的专利布局

OBU(On Board Unit),即车载单元。在ETC系统中,OBU通常安装在车辆上,与RSU(Road Side Unit,路边单元)之间建立微波通讯链路,从而在车辆行进途中,在不停车的情况下,实现车辆身份识别、电子扣费、免取卡,建立无人值守车辆通道。

  • 2022-01-17
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竞争对手分析

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产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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