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智能制造九大新趋势

随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段,智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落,但在国家政策的支持下,智能制造领域的发展前景依然被业界看好,呈现九大新趋势。

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智能制造哪家强?这些设备颠覆你的想象!

为了了解智能制造的发展情况,金属加工小编走访了多家行业领先的机加工企业,今天就让小编为你盘点2019最具潜力智能制造技术。

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智能制造ITOT融合的难题,竟然可以通过这种模式解决

对需要提质增效的传统工业企业来讲,绕不开的一个问题是——“要去哪里寻找最合适的技术和方案?”工业巨头们固然可以提供一站式的完整解决方案,但在新技术日新月异、快速迭代的当下,掌握着云计算、物联网、人工智能等数字化手段的中小科创企业们的力量同样不可忽视

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三位一体的MES,成就智能化生产!

市场上的多数MES包含了物料入库、生产排程、生产执行、质量检验、设备维护、仓储管理等功能。在这些MES的实施过程中,一个重要的组成部分就是数字看板。但看板是否获取了生产流程中所有有价值的信息,这些信息的呈现方式是否一目了然,都要打上一个问号。

  • 2021-05-06
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智能制造网络安全的关键问题研究

智能制造基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,它是工业化信息化深度融合的产物,其重要特性体现在数字化、网络化和智能化。

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如何构建健康和谐的中国智能制造生态系统?

云计算、边缘计算、5G、增材制造、虚拟现实/增强现实、物联网、传感器、人工智能等新兴技术迅速发展,计算能力和存储能力迅速提升和成本迅速下降,使得制造企业可以更有效地实现数字化、智能化技术深化应用。

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空间智能技术发展与应用之智能制造

智能制造从产品生命周期的角度体现在产品设计智能化、工艺设计智能化、生产过程智能化、检验过程智能化、管理决策智能化,其中涉及诸多技术的应用,包括数字孪生技术、虚拟现实技术、智能装备技术、智能材料技术、机器人技术、人工智能技术等,机器人技术是期中比较典型的一个。

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5G技术能为智能制造赋能

所谓5G,即第五代移动通信技术。如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快,能够以50倍于3G的速度在网上浏览,那么,作为网速约20倍于4G的5G技术,其价值不仅在于快,更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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