中国智慧停车行业发展现状及未来前景

随着我国城市停车需求的日益增长，停车问题愈加突出。智慧停车不仅能够提高人们的出行效率，实现车位资源合理配置，提升停车场营收，更是智慧城市发展的重要一环，具有良好的发展前景。本文旨在通过对我国智慧停车行业的发展现状、存在问题进行分析，在此基础上提出切实的行业发展策略和建议。

2022-01-17
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中国自动驾驶产业发展趋势探析

自动驾驶的探索是全方位的。这不仅仅表现在自动驾驶测试是在多城市、多车型、多场景加速落地，还表现在各地纷纷开放道路测试场景、进行路网协同智能化改造、探索自动驾驶上路通行规则、加快技术创新完善产业链条。在5G、物联网、视觉识别等技术飞速发展推动下，自动驾驶领域的新技术和新实验不断推进，协同开放的智能汽车创新体系正在加速形成。

2022-01-17
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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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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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2020年前沿科技发展态势及2021年趋势展望——信息篇

多国继续强化人工智能战略部署，同时重视人工智能的治理。加大投资力度，推动技术创新。美国白宫向国会提交2021财年联邦政府预算报告，提议将联邦研发支出增加到1422亿美元，尤其计划大幅增加人工智能和量子信息科学等未来产业的研发投资；白宫科技政策办公室宣布，将在2020-2025年投资超过10亿美元，在全美范围内设立12个新的人工智能和量子信息科学研究机构，旨在让美国在人工智能和量子技术方面保持全球竞争力。德国政府决定对2018年版的《人工智能战略》做出修订，计划到2025年，通过经济刺激和未来“一揽子”计划，把对人工智能的资助从30亿欧元增加到50亿欧元。欧盟拟为“数字欧洲”计划拨付75亿欧元，其中21亿欧元用于人工智能，以提高欧洲数字经济的竞争力。

2022-01-14
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天然气掺氢输送技术发展现状及前景

氢气可掺入天然气管道中进行混合输送，在节省巨额管道建设费用的同时实现氢气大规模输送，混氢天然气还可改善燃烧特性，降低碳排放，具有重要的工程应用价值。系统分析了天然气管道掺氢输送涉及的关键技术，结合国内外天然气管道掺氢输送应用现状和产业发展趋势，认为在城市燃气管网掺氢有望成为较早产生商业价值的技术路径。建议加强掺氢后管道相容性、氢脆机理等关键核心技术攻关，完善相关标准，推动天然气管道掺氢输送规模化应用，助力中国氢能产业高质量发展。

2022-01-14
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计量器具发展新趋势及监管对策初探

从国际上看，以人工智能、大数据和物联网为主要驱动力的第四次工业革命和以新一代信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术、智能制造技术等为核心的新一轮科技革命，正深刻改变着包括计量科学在内的人类已掌握的各种科学技术及其应用现状。从国内看，改革开放40多年来特别是党的十八大以来，我国经济和科技都在快速发展，新技术、新产业、新业态、新模式层出不穷。现代计量科学是光、机、电、声、信息等众多基础学科高度综合的产物，计量器具作为现代计量科技发展水平和发展成果的主要体现，对新技术非常敏感，是现代工业产品中更新换代频率最高、新技术应用和发展最为迅速的门类之一，应用各种新技术的新型计量器具不断涌现，众多传统计量器具也呈现出越来越多的新特征，给计量监管带来了新课题、新挑战。

2022-01-14
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工业信息安全数据安全技术发展路径

工业信息安全具备高度的前沿性和复杂性，泛指工业运行过程中的信息安全，包括了工业数字化、网络化及智能化运行过程中涉及工业领域的各个环节。通过采取必要的措施，拦截全球范围内对工业领域的网络攻击，降低攫取经济利益、盗取知识产权、攻击关键信息基础设施建设等大规模高强度的安全事件发生概率。

2022-01-14
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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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智能体治理研究报告（2026年）

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