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2021年云原生技术发展现状及未来趋势

作者于雨担任了 2021 年 GIAC 会议云原生专场的出品人兼讲师,组织了前后四个场子的演讲,在这个过程中作者同时作为听众从这些同行的演讲中学到了很多非常有用的知识。本文算是对 2021 GIAC 云原生专场的侧记,管中窥豹,以观 2021 年云原生技术发展现状及未来一段时间内的趋势。

  • 2021-09-08
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智能汽车中人工智能算法应用及其安全综述

智能汽车中的智能化技术,可分为3 个模块:环境感知层、决策规划层和运动控制层。环境感知层利用环境感知传感器(视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、里程计、GPS 等)感知车辆行驶环境信息,利用车辆自身状态传感器(如轮速检测等)感知车辆自身状态。经过智能化模型处理后,感知出车辆周围环境(如绝对位置、车道线、周围车辆相对位置、行人位置、动态静态障碍物类型和位置、行为预测等),决策规划层按照驾驶决策算法将空间、时间上的独立信息、互补信息和冗余信息进行理解,根据实时感知到的车辆周围环境信息,实时决策车辆可执行的驾驶指令并规划出行程轨迹。运动控制层接收决策规划层的驾驶指令,控制车辆稳定运行的同时保证车辆的控制精度。 随机性和模糊性导致不确定性是人类思维活动中最基本的特性。对人类思维模拟、研究的人工智能技术,也具有不确定性的特点。

  • 2021-09-08
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一起玩转树莓派(11)——使用LCD屏

通过本系列博客前几篇文章的介绍,我们已经体验过了许多传感器元件,它们大多非常简单,可以直接对其进行数据读取或写入,无需复杂的指令配置。本篇博客,我们将介绍一个相对复杂的元件:LCD屏。当今大多数常见的电子设备为了便于用户操作,都会配备一块LCD液晶显示屏,用户通过屏幕可以获取到设备的相关信息方便使用。下面,我们将尝试使用树莓派来在LCD屏上展示信息。

  • 2021-09-08
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一起玩转树莓派(10)——触控激光灯

你在小时候有玩过激光灯么?其模样类似于一个小型的手电筒,只是其光线十分集中,亮度强,并且通过不同的滤片,可以在墙上或地上打射出不同的图案,十分有趣。本实验,我们将找回童趣,使用触摸传感器和激光灯传感器来实现一个简易的触控激光灯。

  • 2021-09-08
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物联网操作系统碎片化问题分析与思考 -- 《神奇的物联网》

本文以物联网操作系统面临的碎片化问题为主题,从CPU、外设、组件与接口四个方面出发,阐述物联网操作系统面临的挑战以及一些设计理念。

  • 2021-09-08
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深度|物联网海量时序数据存储有哪些挑战?

随着 IoT 技术的快速发展,物联网设备产生的数据呈爆炸式增长,数据的总量(Volume)、数据类型越来越多(Variety)、访问速度要求越来越快(Velocity)、对数据价值(Value)的挖掘越来越重视。

  • 2021-09-08
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05J621-1天窗-上悬钢天窗、中悬钢天窗、平天窗

05J621-1天窗-上悬钢天窗、中悬钢天窗、平天窗

  • 2021-09-06
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05J621-3通风天窗

05J621-3通风天窗

  • 2021-09-06
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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