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电动化领域相关专利情报分析

随着技术大变革时代的到来,汽车电动化领域迅速发展,出现了大量的创新技术。分类整合并分析这些专利,得到相关情报,考察行业的技术走向和同领域竞争对手的重要技术,有利于在该领域迅速找到可进行研究的方向,也为企业战略决策的制定提供了更为可靠的依据。

  • 2022-01-17
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特高压产业链深度解析

随着光伏、风电的发电装机量不断增长,弃光、弃风问题在西北地区一些电力需求较弱的省份尤为严重。特高压工程将新能源电力输送至东中部等电能需求高的地区,可以平衡能源与负荷分布、有效缓解新能源消纳问题。

  • 2022-01-17
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智能电网产业链解析

智能电网是指以特高压电网为骨干网架,利用先进的通信、信息和控制技术,构建以信息化、自动化、数字化、互动化为特征的统一的坚强智能化电网,其本质是以电网输配电等环节的智能化建设解决能源供给侧存在的相关问题。

  • 2022-01-17
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基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统

机器人操作系统(ROS)是一个强大而灵活的机器人编程框架,是一种基于消息传递通信的分布式多进程框架,有很多知名的机器人开源函数库,例如基于 Quaternion 的坐标转换、3D 点云处理、定位算法、各类 SLAM 等。开发者可以根据应用功能把软件分为多个模块或节点(Node),各模块只是负责读取和分发消息,模块间通过消息关联。

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基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台

本文着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程,在它的整个研发流程中,测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况,软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。

  • 2022-01-17
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美团即时物流的分布式系统架构设计

即时物流看似简单,表面看仅仅是物流最原始的配送模式,即:点对点配送。但是,在互联网成为基础设施的今天,大数据、云计算、物联网等先进技术都在即时物流配送体系中得到应用,数据驱动,智能调拨已经成为即时物流的核心竞争力。我在一篇:王继祥:即时配送是否会推动现代物流与供应链体系变革?中提出:如果即时物流与上游的传统物流体系和智慧供应链对接,将打通传统物流配送最难的末端网络,推动智慧供应链向智慧供应网变革,即时物流的小趋势将推动智慧物流大趋势发展。美团即时物流系统在国内居于领先地位,美团的即时物流的大脑是如何建设的?今天向大家推荐一篇美团资深技术专家宋斌的文章,供大家参考。

  • 2022-01-17
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一文看懂分布式系统的基本盘

互联网时代的到来,使得我们需要解决的问题规模越来越大,以至于单机的 Capacity 增长速度难以满足需要。这里的 Capacity 可能是计算资源(CPU、内存),存储资源(硬盘),甚至是网络资源(网络 IO)。分布式系统通过在软件层面上协调多个终端共同工作来提供服务,以满足对 Capacity 的需求。其本质上和操作系统、虚拟机等技术的作用一样,都是使用软件对上层屏蔽下层的细节。

  • 2022-01-17
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DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析

随着互联网业务的飞速发展,大数据场景下的数据挖掘、算法模型,为业务发展提供精准的个性化能力,在这个过程中,ML Infrastructure再度被人提起,以支持数以千亿计的个性化请求。其中,分布式存储在ML Infrastructure充当十分重要的角色,并且在不同场景中,为保证ML Infrasturecture的顺畅运行,面临不同挑战。

  • 2022-01-17
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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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2026工业网络现状报告

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金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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