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车联网白皮书(网联自动驾驶分册)-中国信息通信研究院(44页)

车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态,是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用,也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列,将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径

  • 2021-11-12
  • 阅读4259
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  • 44页
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2021版赛迪白皮书锂离子电池产业白皮书

在此形势下,中国电子信息产业发展研究院编写了《锂离子电池产业发展白皮书(2021版)》,全面梳理了2020年国内外锂离子电池产业发展情况及主要特点,分析市场格局变化及全球行业重大事件,并对2021年产业发展趋势进行了研判。限于资料及笔者能力有限,不足之处在所难免,敬请批评指正。

  • 2021-11-08
  • 阅读2464
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  • 47页
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制造业数字化转型解决方案及应用125页

《中国制造2025》实施以来,智能制造表现出良好、强劲的发展势头。据抽样调查显示,在全国10个城市1815家企业中,73%的企业有实施智能制造的强烈意愿;又据对智能制造相关项目的调查,2015-2017年的308个项目进行智能化改造后,生产效率平均提高34%,能源利用率平均提高17.2%,运营成本平均降低22%,产品研制周期平均缩短32.4%。产品不良品率平均降低29.4%;另据统计,广东、江苏、浙江等地的智能改造技术升级资金已占当地工业投资的70%以上。

  • 2021-09-29
  • 阅读1725
  • 下载14
  • 125页
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2021工业互联网产业联盟工业互联网园区应用场景白皮书181页

改革开放以来,工业(产业)园区和园区经济是中国经济发展的重要基石,也是地方政府发展和培育产业的关键抓手,数据显示各类产业园区生产总值占国内生产总值的90%左右。智慧园区形成千亿规模市场,仍存在一些核心痛点亟待解决。

  • 2021-09-24
  • 阅读1651
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  • 181页
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从工业软件到工业互联网APP

工业软件呈现微小型化,大平台、小应用,云化,知识化等发展趋势,同时工业软件在体系架构、功能集成、开发成本、应用维护方面的一些不足逐渐难以适应发展需求。在这样的背景下,工业软件的“知识”与“软件”两个要素发生变化,工业知识软件化产生工业APP。工业APP是工业软件发展的新形态,在软件架构、开发定位、开发方式、集成颗粒度、通用性、面向场景等方面与传统工业软件存在不同。工业APP一般具有知识化、轻量化、灵巧化、定制化、独立化、可复用等特点。不同的工业APP可以通过一定的逻辑与交互进行组合复用,解决更复杂的问题,从而既能够化解传统工业软件因为架构庞大而给带来的实施门槛和部署困难等问题,又能很好地提高工业企业研发、制造、生产、服务与管理水平以及工业产品使用价值。

  • 2021-05-18
  • 阅读3494
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  • 32页
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展望2030-工业互联网平台演进的四个关键词

2021年6月15日,2021世界工业互联网大会在云端召开。阿里研究院副院长安筱鹏分享了《展望2030:工业互联网平台演进的四个关键词》主题报告,用“软硬解耦”、“能力复用”、“云边一体”和“生态迭代”四个关键词,解读未来十年工业互联网的发展路线和模式。

  • 2021-07-16
  • 阅读1862
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  • 19页
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未来经济白皮书2021

不确定性仍是全球政经格局的总体趋势。肆虐2020年的新冠疫情在海外继续蔓延,全球每日新增感染病例居高不下。各国政府在抗疫举措和刺激经济政策上左右为难,原本存在的地缘政治、经济矛盾与新冠疫情交织在一起,让全球政经格局充满不确定性。

  • 2021-05-26
  • 阅读1574
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  • 81页
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人工智能5大商业模式概述(PPT43页)

未来所有的政府、公司、军队都是人工智能机构,人工智能将无处不在。美国国防部20年未到访硅谷,而在任国防部长卡特自去年上任以来连续4次密集访问硅谷,对人工智能表示出极大兴趣,直言要将民用AI技术用于改进国防装备体系,帮助美国培育出新型的“钢铁侠”战士,国防部高等研究计划局(DARPA)正在基于人工智能技术研发自动驾驶战车、反潜无人机械船、智能电子战系统、“半人马”人类作战行动辅助系统等。据悉,美国国防部2017财年建议的研发预算为120~150亿美元,而被国防部所看重的硅谷科技公司,如谷歌、微软、苹果、脸书和英特尔等巨头也正在不约而同地投入“人工智能优先”战略。

  • 2021-06-28
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  • 42页
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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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