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数据中心发展综述

分阶段回顾了数据中心行业十年来高速发展的历程,从整体增速、产业效益、算力情况等方面对数据中心行业的现状进行概述和分析,剖析了数据中心未来的八大发展趋势,并指出数网协同、云边协同、技术创新、低耗高效等将成为重点发展方向。

  • 2022-01-18
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边缘数据中心关键技术及发展趋势

5G无疑是近年来最热门的话题之一,它不仅将会催生新型业态,也会为工业互联网的发展带来更大的动力。从国家到地方,对工业互联网均给予了极高的关注度,其发展可谓如火如荼。任何通信新技术的发展,均无法离开基础设施的支持。人工智能、云计算、大数据的发展离不开网络和数据中心,5G和工业互联网的发展也离不开数据中心,甚至对数据中心的依赖程度会更高。一般而言,业界对数据中心的认识只是一个信息基础设施,且仅为通信和互联网公司所用。工业领域的数据中心主要用来满足日常的生产需求,规模小、等级低且能效差,几乎不会有冗余的配置,通常只能称之为机房,急需规范和改造。随着边缘数据中心概念的出现,此领域逐渐引起人们更大的关注。

  • 2022-01-18
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智慧机场数据关键基础设施技术指南

为深入贯彻落实新发展理念,顺应新时代民航发展趋势,全面推进民航强国建设,加快民航高质量发展,在学研“新基建”相关政策文件的基础上,按照《中国民航四型机场建设行动纲要(2020-2035年)》和《四型机场建设导则》要求,制定《智慧机场数据关键基础设施技术指南》,主要用于指导国内各机场高效协同地利用云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术,避免烟囱式建设的重复投资,为数据共享和融合提供基础设施支撑,确保智慧机场理念落地。

  • 2022-01-18
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数据中心暖通系统建设交付关键路径分析

自2020年以来,国家部委、地方政府委办局密集出台了大量关于建设绿色数据中心降低数据中心PUE的政策性文件。北京、上海、广州等核心城市要求新建数据中心 PUE控制在1.3以下,但目前大量数据中心的PUE在1.5以上,与政府要求差距较大。数据中心除去IT设备用电外,暖通系统耗电量占比最高,约占建筑总用电量的35%以上,从如何优化暖通系统建设交付的关键路径角度出发进行相关研究,将有利于大型低PUE数据中心快速投产,满足当下的政策要求。

  • 2022-01-18
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预制冷站技术在数据中心的应用研究

我国数据中心建设近年来蓬勃发展,尤其是近两年,为应对全球疫情爆发导致的经济增长率下滑,中共中央政治局常务委员会召开会议,提出“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”,未来几年内,我国数据中心建设将迎来新一轮的快速发展。 如何快速、高效、高质量建设数据中心,缩减建设工期成为了目前亟待解决的问题,本文针对两种预制冷站形式进行方案介绍,分别对其在数据中心应用中的特点、工期、经济性、施工工艺等问题进行研究分析。

  • 2022-01-18
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论数据中心采用高效UPS系统的重要性

整流器主回路由可控硅组成,对电网污染很大。由于早期晶体管还不能承受高电压大电流,所以逆变器主回路也采用可控硅,在直流逆变中,可控硅导通后不能受控关断,需要1.5倍反向电流才能关断,这大大影响了可控硅的开关速度,使得早期的逆变器工作频率只有300Hz,双变压器的应用也使得UPS整机效率只有84%。

  • 2022-01-18
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木质家具智能制造赋能技术及发展路径分析

在国内加快建立新发展格局和世界制造业发展格局面临重大调整的当下,智能制造是培育我国新的经济增长动力、抢占新一轮产业竞争制高点的主攻方向。以木质家具制造业为代表的传统产业正面临转型升级的机遇与挑战。本研究结合智能制造对木质家具制造企业的转型要求,梳理了包含基础信息技术、新型制造技术、发展前沿技术等在内的家具智能制造赋能技术,并阐述了其在家具制造业的应用场景。为系统解决传统木质家具企业智能制造升级需要解决的编码困难、信息孤岛、排产难度大、生产调度慢等瓶颈问题,笔者提炼了基础保障、智能制造关键技术和行业应用等三部分构成的木质家具行业智能制造体系结构。最后,立足我国家具行业实际情况,从思维模式、人才培养、技术创新、管理能力、标准体系和产业联盟等要素解析了家具制造企业实现智能制造的发展路径,以期为助力木质家具制造企业成功实现智能制造转型、重建中国家具制造业新优势提供理论借鉴和参考。

  • 2022-01-18
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智能制造和工业互联网环境下产品认证变革的思考

产品认证致力于降低系统性交易成本,其工作模式成型于电气自动化、规模化、标准化生产的工业时代。在信息通信行业与各制造行业融合的大趋势下,产品认证如何在智能制造和工业互联网的新工业环境下发挥认证价值成了一个现实且迫切的课题。回顾了产品认证发展历程,梳理了产品认证发展瓶颈,分析了智能制造与工业互联网环境下以“数据”为核心的质量管理新特征,提出了新工业环境下产品认证应以“数据”为核心,从数据获取、数据处理、数据应用三方面重构产品认证工作方法,实现认证智能化。

  • 2022-01-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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