在工业4.0体系中,传统的工厂将因为应用CPS等技术,成为了智能工厂,这将促使工厂内的生产力大大提升,其生产的柔性也将大大提高,一条生产线可以实现更多的产品型号的生产,从而最终实现大规模个性化
科技创新及其产业化促进新兴产业的崛起，引导二级市场投资。我们梳理了全球科技创新方向和新兴产业版图，并从 A 股市场筛选出最值得投资的领域。我们认为创新技术的概念投资看“海外映射”：如智能微尘、领悟技术、脑机接口等技术，新兴产业的成长投资看业绩增长：如智能与新能源汽车、3D 打印、互联网传媒等产业。
随着近些年现代计算与数据存储技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术也随之广泛地应用于人们的生产生活中，其中最关键的机器学习（Machine Learning, ML）技术也为解决很多无法建立数学模型的难题提供技术支持。因此，研究人员很自然地也希望把AI/ML技术引入到无线通信系统中来解决传统接入网中的技术难题。事实上，无线接入网中有很多地方无法用严格的数学模型加以准确地描述，尤其是在无线接入侧的高层，同时无线接入网每时每刻也会产生海量的数据需要分析，这也大大增加了系统设计的复杂度。当下一代通信6G被定义为超通信时代后，无线接入网的高层又承担了更多业务层面的功能，比如对数据包的分类，识别等，这些功能需求均比较适合AI/ML技术进行处理。
首先阐述了6G时代中算力网络存在的意义，并简要说明了算力网络分层结构，然后，结合算力网络（CPN）控制技术，详细说明了分布式控制及集中式控制的工作原理，并对算力网络中的异构计算资源纳管进行了描述，最后详细分析了整个算力网络分层架构中各层的作用及构成，并对算力网络未来的发展进行了总结与展望。
将机器学习技术应用到未来6G网络使其具备内生智能，是未来移动通信系统发展的重要趋势之一。对将机器学习技术引入到6G网络的必要性、可行性进行分析，并给出了一种网络内生智能的方式。同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。
去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势，现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求，这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战，针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点，分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术，并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。
空天地一体网络架构是6G的核心方向之一，被ITU列为七大关键网络需求之一[1]。6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础，结合宽带卫星通信的广覆盖、灵活部署、高效广播的特点，通过多种异构网络的深度融合来实现海陆空全覆盖，将为海洋、机载、跨国、天地融合等市场带来新的机遇。国内外产业已经开始积极布局，美国SpaceX公司正在积极储备太空能力、欧洲也在积极开展OneWeb等项目，希望打造规模巨大、覆盖全球的低轨卫星互联网，以抢占卫星网络的运营先机。
为了实现全球化的无缝网络覆盖，陆、海、空、天四位一体化融合通信已成为未来6G通信的发展趋势。对陆海空天一体化通信的网络架构及对应的关键技术进行综合分析与设计，并进行一项平流层通信试验案例分析。首先，简要回顾陆海空天融合通信的的发展背景；其次，详细讨论陆海空天融合通信系统的三项关键技术：3D网络建模、频率规划以及移动性管理，特别地，强调一种基于Binomial-Delaunay四面体的新型网络模型；基于该模型，进一步讨论了频率规划方案和节点综合移动模型；然后，扼要讨论3D网络中的无人机信道建模、动态频谱资源共享、干扰管理和基于AI的网络设计等四项关键技术；最后，作为空间网络架构演进中的一环，提出一种分层、异构式融合通信网络架构，并展示一个近期完成的平流层通信试验。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。
新型智算中心核心技术布局分析新型智算中心核心技术布局分析新型智算中心核心技术布局分析新型智算中心核心技术布局分析新型智算中心核心技术布局分析新型智算中心核心技术布局分析
在全球信息化浪潮的影响下，依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识，1ms城市算网作为重要底座，逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设，助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务，2023年，工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出要建立算网监测机制，开展算力设施运载力评估，打造一批算网城市标杆。
为进一步提高工业领域能源利用效率，降低工业领域碳排放，工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用，引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”，我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验，供参考借鉴。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
