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国产CPU三种发展模式和乱象

过去20多年,中国的CPU发展主要有两种模式: 一是高铁模式。以海思、海光、飞腾等为代表的企业,兼容X86/ARM主流生态,通过“引进-消化-吸收-再创新”,研发出有市场竞争力的产品,努力在国内市场占有一席之地。 二是北斗模式。以龙芯、申威为代表的企业,独立构建技术体系,独立建设产业生态,目标是通过完全自主来实现可控。 近年来,出现了第三种模式——5G模式,国内越来越多的企业自发地选择开放指令集RISC-V,参与RISC-V全球生态建设,通过融入国际生态、兼容国际标准、打造国际优势。 这三种模式并不是谁取代谁的关系。相反,都需重视与发展,因为当前中国的处理器发展需要多种模式并进的“饱和式救援”。

  • 2022-11-02
  • 阅读670

设备点检知识大全

?现代化的生产设备日益向大型、连续、高速和高度自动化方向发展,一旦发生故障就会全面停机,影响到整个生产计划,也给企业造成了重大的经济损失。设备点检能够帮助人们准确预测设备的使用寿命,为设备的安全运行、降低设备事故、实现效益最大化奠定基础。因此,设备点检在生产中非常重要。

  • 2022-10-28
  • 阅读698

石油化工企业设备完整性管理及应用

本文主要是介绍设备完整性管理的概念、特点,技术要求及技术方法;最后介绍宁波镇海炼化利安德化学有限公司的设备完整性管理的应用和实施,以及整套石化装置设备完整性管理体系的建设。

  • 2022-10-28
  • 阅读594

面向微服务创新,IPU正成为未来数据中心里起舞的精灵

日耳曼神话中,有一种名叫戈兰林(Gremlin)的小精灵。传说这种精灵熟悉各种工具和机械,可以帮助能工巧匠完成种种工作,还可以提升工匠的技术,启迪他们的发明精神。很多时候,工匠们的传统方式方法到达一定瓶颈,就会祈祷小精灵出现,能够帮助他们解决难题。

  • 2022-10-12
  • 阅读560

一个号称“万能”的CPU架构

为数众多的半导体初创公司希望打入市场,它们要么拥有一些大型 AI 训练芯片,要么拥有一些超快速的小型推理设备,或者可能是针对一个特定问题的 HPC 专注设计。一些公司资金充裕,其中不乏融资超过1亿美元的公司,还有一些资金支持超过10亿美元。在本文中,我们着眼于 Tachyum,这是一家美国/欧盟芯片初创公司,它于2018 年首次出现在我们的视野中,其高性能、高频率的处理器设计令人惊叹,涵盖了诸多细分市场。在 2022 年的今天,他们已经修改了早期的设计,总而言之,它看起来更像是一个可以真正打破常规的计算架构。

  • 2022-10-10
  • 阅读694

翻开PLC演进史:探索自动化领域的常青树

本文将详细梳理PLC的发展历程,总结其演进规律,揭示其为何能长盛不衰、历久弥新,成为自动化领域的常青树。

  • 2022-10-09
  • 阅读739

从管、存、算、规、治看数据资产管理

俗话说“巧妇难为无米之炊”,要做好数据分析,先要找到“好米”,也就是“好数据”。如何获取数据,又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”,是数据分析需要重点关注的问题。

  • 2022-09-29
  • 阅读569

存算分离是否成为开源分布式数据库主流架构?

随着软件定义存储的不断发展,越来越多的开源分布式数据库在特殊的数据存取领域站稳了脚跟。而这些百花齐放的解决方案,不免让大家眼花缭乱。企业的IT架构是否会随着这些技术的发展而呈现革命性的变化?存算分离架构是否会成为开源分布式数据库发展下的主流架构?这些问题都需要在一定的理论和实践沉淀之后来得出结论。

  • 2022-09-30
  • 阅读569
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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