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预见2024:自动驾驶产业技术趋势展望(附技术路径、投资方向等)

——原标题:预见2024:自动驾驶产业技术趋势展望(附技术路径、投资方向、专利布局、科技企业布局等) 行业主要上市公司:四维图新(002405)、东软集团(600718)、启明信息(002232)、高鸿股份(000851)、易华录(300212)、银江股份(300020)等 本文核心观点:自动驾驶将成为未来交通出行的重要发展方向,全球导航卫星系统为自动驾驶专利技术布局重点为未来重点发展方向。

  • 2024-02-15
  • 阅读210

故障预测与健康管理——PHM技术简介

PHM技术代表了一种理念的转变,是装备管理从事后处置、被动维护,到定期检查、主动防护,再到事先预测、综合管理不断深入的结果,旨在实现从基于传感器的诊断向基于智能系统的预测转变,从忽略对象性能退化的控制调节向考虑性能退化的控制调节转变,从静态任务规划向动态任务规划转变,从定期维修到视情维修转变,从被动保障到主动保障转变。

  • 2024-02-15
  • 阅读221

4000字长文:A公司的数字化转型实践

在21世纪的第三个十年,全球制造业正经历着一场前所未有的数字化转型浪潮。从美国的“先进制造业伙伴计划”到德国的“工业4.0”,再到中国的“中国制造2025”,各国都在抓紧布局,将云计算、大数据、物联网和人工智能等先进技术融入制造业中。这些技术不仅为企业降低了生产成本,还提高了产品创新能力和生产柔性,同时还推动了制造服务的发展。

  • 2024-02-15
  • 阅读236

企业数字化转型:1个核心、2种力量、3个关键点、4大转型、5大平台

企业数字化转型源于当今数字化时代的巨大变革。随着科技的飞速发展和全球市场的日益竞争,企业们正面临着前所未有的挑战和机遇。这些挑战包括消费者行为的变化、新技术的涌现以及市场竞争的加剧。在这种环境下,传统的商业模式和运营方式已经不再适用,迫使企业必须适应这个新时代的变革。

  • 2024-02-15
  • 阅读211

万字长文:企业数字化转型建设实战经典50问

首先还是得培养业务人员的AI意识,也就是数字化转型过程中经常提到的转意识;要让业务人员全面了解AI的背后逻辑是什么,如何在工作中利用AI,出现问题了原因是什么,是企业原始数据不够精细,还是管理流程出了问题,要让业务人员尤其是管理者清楚的知道AI并不是喊一句:芝麻开门那般简单,要拒绝完美主义,因为从技术角度讲当前的AI并不是完美的,从应用角度讲,还是有限的,因此企业需要的是一个AI+人工不断精进学习的过程,企业应当杜绝短期见效主义,出现一点问题后就大喊“AI无用论”的现象,所以业务人员具备AI思维很关键,要打破传统工作思维,用AI的逻辑去思考、解决问题是关键。

  • 2024-02-15
  • 阅读276

企业数字化转型建设实战问答(一)

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  • 2024-02-16
  • 阅读244

全员设备管理TPM培训课件

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  • 2024-02-14
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168项4M1E落地改善案例168页PPT(SMT+DIP+PCBA组测包)

168项4M1E落地改善案例 168页PPT(SMT+DIP+PCBA组测包)

  • 2024-02-14
  • 阅读343
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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