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面向未来交通的路网全感知技术国际态势分析

本报告以面向未来交通的路网全感知技术领域为分析方向,检索并收集了该领域全部的论文数据、专利数据。首先进行了领域态势分析,对该领域全部年份数据进行轮廓性的年代、国家、机构和期刊分布以及被引频次分析;其次对研究领域中的研究主题、技术分布进行分析。

  • 2022-01-15
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智能网联汽车关键技术专利分析

新一代科技革命和产业变革促使智能网联汽车成为全球汽车产业发展的战略方向,汽车正由传统的机械产品逐步演变为机电一体化、智能化和网联化的高科技产品,呈现出与电子、信息、交通等相关产业紧密相连、协同发展的趋势。发展智能网联汽车,有助于突破行业关键技术瓶颈,加速产业转型升级,提升产业基础发展能力,并最终实现智能出行、智慧社会的建设。国家知识产权局专利分析普及推广项目智能网联汽车课题组基于专利文献分析,有效系统地探究智能网联汽车的技术与市场的脉络走向,以期为行业提供参考。

  • 2022-01-17
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5G+自动驾驶技术专利态势分析

自动驾驶技术涉及多学科融合,其主要采用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等多个技术协同合作,使汽车在没有人主动操作的情况下自动安全地行驶[1]。5G作为新一代通信技术标准,其高速率、大容量、低时延的特性不仅能提供极致的用户体验,而且还能让万事万物彼此互联,开启一个突破限制、加速进步的新时代[2]。5G的出现无疑加速了自动驾驶技术的发展和自动驾驶产业的落地,为自动驾驶的安全性和高效性提供了保障。

  • 2022-01-15
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浅析前装OBU的专利布局

OBU(On Board Unit),即车载单元。在ETC系统中,OBU通常安装在车辆上,与RSU(Road Side Unit,路边单元)之间建立微波通讯链路,从而在车辆行进途中,在不停车的情况下,实现车辆身份识别、电子扣费、免取卡,建立无人值守车辆通道。

  • 2022-01-17
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自动驾驶与车用无线通信技术V2X

车用无线通信技术(Vehicle to Everything ,V2X)是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术,其中V代表车辆,X代表任何与车交互信息的对象,当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。V2X交互的信息模式包括:车与车之间(Vehicle to Vehicle,V2V)、车与路之间(Vehicle to Infrastructure ,V2I)、车与人之间(Vehicle to Pedestrian,V2P)、车与网络之间(Vehicle to Network,V2N)的交互。

  • 2022-01-15
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智能汽车决策控制及通信关键技术专利分析

智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、云端等智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现安全、高效、舒适、节能行驶,并最终实现替代人对新一代汽车进行操作。

  • 2022-01-17
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中、美两大市场角逐智能汽车V2X通信技术标准专利

作为智能汽车的一大突出特点,网联化是通过将智能汽车接入车联网来感知外部环境,实现预警及线路的规划,并构建出一个新型公路生态系统。近年来,以互联网为代表的信息技术彻底颠覆了人们的生活方式。谷歌、苹果、高通、百度、英特尔等互联网巨头近年均开始踏入原本并不具有比较优势的汽车领域,与众多传统汽车厂商开始正面竞争。

  • 2022-01-17
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自动驾驶及关键技术V2X研究

预期智能网联车在未来十年还将迎来爆发增长,2025年可实现完全自动驾驶汽车的商业化,5G将为车联网行业带来跃进式的产品和商业模式创新,具备巨大的市场潜力。本文对自动驾驶及关键技术的分类、主要应用场景和运营商V2X业务发展建议进行分析。

  • 2022-01-17
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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