视觉数字化技术强势推动企业精益变革

企业发展有个普遍规律，战略方向不发生严重错误的情况下，企业必须全力追求极致效率，才能对抗死亡周期，这个过程一定是从上到下，由外到内的过程，这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合我们给它定义叫“精益数字化”，具体来说，比如制造业从上往下的过程就是，当我们完成了业务层的战略运营数字化之后，就要考虑生产过程的数字化，在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位，数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层，这个基础层就是制造现场，它就是由人机料法环测构成的生产协作系统，它也是精细化、效率化难度最高的所在，由于它决定着企业生死存亡所以我们必须攻克它！

2021-10-12
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数字化技术助力探索结构设计新空间

文章篇名提到的“数字化技术”包括参数化设计技术以及数值优化技术等等，常看我们公众号的朋友应该对它们都不会陌生（不熟悉的可以去文章最后补一下课），今天就不详细展开说了，这里强调一下数值优化技术不是大家经常听到的优化公司做的优化，它的本质是借助算法辅助结构设计寻找最优结构方案。

2021-10-12
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物联网技术在智慧城市建设中的应用

智慧城市建设从一个高大上的概念越来越接地气地走进人们的日常生活中，给生活带来更多的智能与便捷，比如以前办事需要东奔西跑，既浪费精力又浪费人力，如今只要网上提交一些资料就可以，免去很多繁琐的步骤，更节省了人力和物力；出行的时候可以选择智能交通系统，避开拥堵路段。可以说物联网已不再停留在纸上谈兵，它真正走入了我们的生活中，其实生活中还有很多智能系统都用到了物联网技术，下面就给大家盘点一下物联网技术在智慧城市建设中的应用。

2021-10-12
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元宇宙，下一个“生态级”科技主线

元宇宙可以笼统地理解为一个平行于现实世界的虚拟世界，现实中人们可以做到的事，都可以在元宇宙中实现。元宇宙强调的是生态的完整性和用户的主观能动性。也就是说，用户在元宇宙中不只是一个被动的玩家，而可以像现实生活一样，按个人需求去社交、玩耍、创造和交易等。

2021-10-11
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国有企业数字化转型橙皮书2021

两大新动能决定了未来新市场：新商业文明中出现了两大新动能：以AI代表的价值创造动能和以新生代人为代表的价值观创造动能。他们分别由不同的要素构成，并决定了未来的市场结构，特别是民营企业的发展空间和国营平台的事业追求。

2021-10-11
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从L1到L5，自动驾驶的“拦路虎”可能是一个数学问题

什么叫做「可认证感知算法」（Certifiable Perception Algorithm）？它对自动驾驶，或其他机器人（Robotics）方向的研究意义是什么？它的研究难点又是什么？事实上，「可认证感知算法」最早是一个数学上的概念，在2016年由苏黎世联邦理工学院（ETH）数学系的教授、2018年斯隆研究奖获得者 Afonso S. Bandeira 在“A Note on Probably Certifiably Correct Algorithms”一文中提出。

2021-10-11
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谷歌大脑新研究：强化学习如何学会用声音来观察？

人类已经证明，大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。相应的，感官替代（sensory substitution）这一天赋也存在人类技能树之中，例如有些天生失明的人能够通过将图像转换成声音学会感知人体轮廓形状的能力。

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工业互联网园区终端接入自动化技术白皮书

园区作为工业互联网企业集聚区，部署了大量基础设施，为企业用户提供了众多的公共服务。随着物联网和5G通信技术的发展，工业园区的终端数量将会呈现爆发式增长，海量终端的接入自动化就显得尤为重要。同时，终端设备的增多，也使得企业园区变得更加复杂。

2021-10-11
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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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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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智能体治理研究报告（2026年）

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信创云国产政务云解决方案

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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