埃森哲：竞速上云：全面收获云价值

为了解企业的上云进程及云投资的价值回报情况，埃森哲面向全球800家年收入在10亿美金以上的企业开展了调研，调研于2022年7月至8月期间举行，问卷覆盖了14个国家/地区、12个行业的业务高管和IT高管。基于实证研究和数据分析，报告团队同技术专家、行业专家、埃森哲业务负责人等进行多轮深度访谈。本次调研延续了2018年和2020年两次研究话题4，5，研究发现企业在上云方面取得了长足进展，但距离实现全部云价值仍然存在差距。众多企业在实现上云初级目标后，开始渴望更多的回报。为此，企业需将重点从“上云就行”转向“获取云价值”，通过“持续、无缝用云”来全面达成预期成果，提高创新水平并挖掘业务机遇。

2023-06-19
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阿里云Elasticsearch轻量化数据管道解决方案

Logstash & Beats，在整个 Elastic Stack 数据链路中，属于前数据链路，目的是把多源数据接入到 Elasticsearch 中，并由 Elasticsearch 进行各种分析及检索，所以对于 Elastic Stack 来说，前数据链路的数据接入难度及复杂度，决定了业务数据实时监测及问题定位的难度。如何快速、简单、低成本接入多源数据？本文告诉你答案。

2021-04-16
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电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

2024-10-20
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哪种分析技术对预测性维护最有效果？

制造业和加工业每年损失约200亿至600亿美元，由于计划外停机时间和不良的资产质量所导致。大多数组织都充分意识到这一点，并表示提高正常运行时间是他们实施预测性维护计划的主要目标。

2023-09-05
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工业机器人的六大趋势

无论人们是工业自动化的新手，还是具有几十年的经验的资深员工，都有大量的信息需要筛选，这使得识别最具影响力的趋势成为一个真正的挑战。

2023-01-31
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云从科技AI服务器CW-IS1129产品规格V1.00701

由项目向产品化转型,需要推出公司自研服务器，以便公司产品在该服务器上能够高效率运行。当前阶段，依图、商汤等厂商均有品牌服务器产品，我司需要进行产品化补齐。

2021-04-22
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钢铁冶金节能典型方法技术介绍

高炉炉顶煤气余压回收发电技术是利用高炉炉顶煤气中的余压能及热能经透平膨胀做功来驱动发电机发电的一项技术。所用的透平装置TRT（Blast Furnace Top-pressure RecoveryTurbine Unit国际上简称为T R T）是利用炉顶煤气压力回收炼铁生产过程中的二次能源，是不消耗燃料，无污染的经济的发电设备。现代高炉炉顶压力达0.15到0.25兆帕，炉顶煤气中存在大量势能。TRT就是利用炉顶煤气剩余压力使气体在透平内膨胀做功，推动透平转动，带动发电机发电。这种发电方式既不消耗任何燃料，也不产生环境污染，发电成本又低是高炉冶炼工序的重大节能项目，经济效益十分显著。此技术在国外非常普及，国内正在逐步推广。TRT发电不消耗任何燃料就回收大量电力，根据炉顶压力不同每吨铁可发电20-40Kwh，如果高炉煤气采用干法除尘发电量可增加30%左右。一般炉子越大，炉顶压力越高，投资回收期越短。

2021-04-28
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海外SaaS启示录

复盘SaaS市场发展历程，早期以裂变式发展（CRM、ERP、办公套件、SCM、内容服务为细分TOP5），满足多领域客户需求；中期按客群匹配产品，市场产生马太效应；而挖掘老客的ARPU，则是头部玩家的长期制胜之道。参照海外巨头Salesforce，初期切入中小企业CRM服务的蓝海市场，但受限于其生命周期价值（LTV）低、单用户平均收入（ARPU）小、留存率不对等，拓客成长性中长期受限；为此，Salesforce以高销售费用率（50%以上）主打品牌价值，以高研发费用率（约15%）和高频率、高单价的并购整合提高产品价值，推动客群向KA大客的渗透跃迁。

2021-10-05
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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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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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