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能源互联网推动下的氢能发展

随着当下以化石燃料为主的能源体系资源消耗和环境污染问题日益严重,能源结构转型已经成为世界能源体系发展的重要趋势.能源互联网是以信息传递为基础,以可再生能源和核能为主要一次能源供体,以电能为核心,以储能技术为媒介的新型能源体系,具有智能化、清洁化、操作灵活化等优点,是未来能源结构发展的理想形式。氢能具有热值高、无污染、可再生、长周期储存和远距离运输等优点,能够实现“可再生能源→电能氢能”的多样化转换,可作为能量储存、传递和转换媒介在能源互联网构建中发挥重要作用。该文从能源互联网的概念出发,阐述了氢能在能源互联网中的重要地位,并结合清华大学核能与新能源技术研究院(以下简称核研院)在核能制氢方面的研究成果,综述了氢能和氢储能技术在能源互联网体系下的关键技术的发展现状,并对氢储能技术的未来发展做出展望。

  • 2022-01-15
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新型智慧城市数据安全研究与思考

数据于2020年被中央首次正式纳入生产要素,成为推动数字经济高速发展的核心引擎。随着数据创新应用和产业优化升级,全社会的数据量呈指数级增长,随之而来的数据安全问题也日益严峻。数据安全作为国家安全能力的重要组成,已经成为政府乃至国家安全的重中之重。

  • 2022-01-15
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制造产业转型升级下的“5G+智慧工厂”落地应用项目探索

中国移动广西公司联合广西钢铁和华为公司成功落地“柳钢5G+智慧工厂亿元级标杆应用落地项目”,该项目成为制造业数字转型中的典型案例。本项目以柳钢防城港基地为出发点,不断将通过实际验证的5G应用推广至柳钢集团其它基地以及广西其它钢铁企业,实现5G应用在广西钢铁行业的广泛复制,并进一步影响广西有色金属冶炼等其它行业,通过四个复制和二次创新,实现项目价值最大化。

  • 2022-01-17
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车联网中面向V2V安全即时通信的密钥分配方案设计

随着无线通信技术在车联网中的广泛应用,基于无线通信技术的“车—车”通信成为车联网目前研究的主要方向之一,“车—车”通信安全问题也成为关注热点。针对“车—车” 安全通信中车辆计算和存储能力有限的问题,分析现有的密钥分配方案及典型加密算法,梳理密码应用需求,使用国产商用密码,利用哈希确保传递信息的完整性,利用对称加密确保传递信息的机密性,完成了一种面向“车—车”安 全即时通信的轻量级密钥分配方案,并通过实例设计典型场景,验证该方案具有去中心化和轻量级密钥分配两大优点,为“车—车”通信安全防护技术的实际运用提供参考与借鉴。

  • 2022-01-15
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基于匿名认证的车联网安全技术研究

车联网相关应用需要基于实时、准确的交通信息。RSU会实时进行广播,同时车辆间要进行实时通信,包括车辆的身份信息、驾驶状态及位置信息等。攻击者可以利用车联网的开放性获取实时发送的空口数据,通过破解空口数据获得车辆的身份信息和位置信息,进而可以通过伪装、篡改或者植入恶意程序的方式对车辆进行攻击。

  • 2022-01-17
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车联网安全监管策略研究

车联网作为信息化与工业化深度融合的重要领域,对促进汽车、交通、信息通信产业的融合和升级,对相关产业生态和价值链体系的重塑具有重要意义。当前伴随车联网智能化和网联化进程的不断推进,车联网网络安全形势日趋严峻。安全作为关系到车联网能否快速发展的重要因素,是车联网健康发展的基础和保障。在此背景下,通过梳理分析当前我国车联网安全监管面临的需求、现状与不足,提出适应我国车联网发展的安全监管对策。

  • 2022-01-15
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智能网联汽车信息安全综述

智能网联汽车是将网络世界与物理世界结合在一起,为用户带来更加优质的使用体验。在打通物理世界与网络世界的同时,也面临着网络世界中信息安全的风险,甚至因网络世界的安全问题直接影响到物理世界的安全。随着汽车“四化”的提升,信息安全的相关研究成为了汽车领域的重要议题与研究热点。从智能网联汽车信息安全问题、信息安全逻辑架构、测试评价技术、未来研究方向四个方面梳理智能汽车信息安全的研究与应用现状,提出针对当下环境的研究方向建议,为提高我国汽车信息安全水平提供建议和参考。

  • 2022-01-17
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MEC的云边协同分析

在业界云边协同应用场景和云边协同通用参考框架基础上提出移动边缘计算(MEC)云边协同参考架构,分析了狭义 MEC 与广义 MEC 的云边协同不同点,具体给出MEC边缘网络服务、边缘运营管理、云边平台服务、云边业务应用 4 大类的协同,为运营商的5G MEC云边协同发展提供参考。

  • 2022-01-17
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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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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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