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“工业母机”,进入爬坡期

“工业母机”主要是指数控机床,是制造业高端突破的重点领域。伴随着我国推进制造业转型升级,数控机床一直是一个热点产业领域,成为很多地方产业招商的重点方向。近期,工业母机概念上市公司的表现较为活跃,让我们又关注到这一产业。走过爆发期进入爬坡期的数控机床产业,能否通过技术升级实现新的市场突破?未来的数控机床产业有哪些发展趋势?

  • 2023-02-01
  • 阅读266

量子信息技术发展与应用研究报告(2022年)

以量子计算、量子通信和量子测量为代表的量子信息技术,是量子科技重要组成部分,有望成为未来重大技术范式变革和颠覆式创新应用的新源泉。发展量子信息技术,推动科研成果应用和产业生态构建,已成为全球在前沿科技领域政策布局与投资支持推动的热点,也是各国构建未来产业竞争力,维护国家技术主权的重要方向之一。2022年度诺贝尔物理学奖,授予AlainAspect、JohnEClauser 和AntonZeilinger,表彰他们使用纠缠量子态进行开创性实验,为基于量子信息的新技术开发奠定基础,进一步提高全球关注热度。

  • 2023-02-02
  • 阅读259
  • 下载0

算力互联网技术白皮书

超级计算机是聚焦科学计算、追求绝对计算速度的最典型代表。根据2020年全球超算TOP500榜单统计,我国入围超算数量为226台,已成为世界上超算数量最多的国家。然而,超级计算发展面临诸多技术瓶颈,包括能效指标约束、登纳德缩放比例定律和摩尔定律失效、超算体系结构变化缓慢、超导计算机和量子计算机等颠覆性技术发展缓曼、存算一体等新原理器件缺少突破等。因此,自2013年起,超算TOP500性能上升速率明显变缓,从每10年提高1000倍降为约100倍,依靠硬件堆餐单个超算中心计算能力面临技术瓶颈限制,难以满足超大复杂任务的计算需求。

  • 2023-02-02
  • 阅读328

31省市数字化转型规划(2023)

国际数据公司IDC预测,全球对数字转型的投资将以每年17.1%的复合速度增长,2023年,这类投资预计将达到惊人的2.3万亿美元。这意味着数字化转型的时代已经到来。 随着防疫政策的调整和优化,2023年成为经济全面复苏和发展的重要一年。连日来,上海、福建、云南等多个省市相继出台2023年政府工作报告,其中,数字化转型作为当前中国经济发展的“主旋律”,成为2023年各地方政府工作的重要部署内容。 那么,为了抢抓2023年数字化转型发展机遇,各省市明确了哪些新目标呢?

  • 2023-02-02
  • 阅读290

中国企业数字化转型(满分)

企业数字化建设的核心工作是持续提升数据治理水平充分发掘数据价值,进而提升运营效率,促进商业模式转型升级。数据治理水平反映了企业数据采集、加工处理的能力,数据智能的应用则反映了数字化建设的水平,数据智能帮助企业更实时、更智能地探查出海量数据中隐藏的问题、归因分析,匹配相应的运营策略和规则,实现运营决策的自动化、智能化。

  • 2023-02-02
  • 阅读269

未来5年的全球五大趋势!

从2015年起,每年年底,科尔尼Kearney(管理咨询公司)都会推出《未来五年全球五大趋势》研究报告。(2022年报告的覆盖期是2022-2027年)

  • 2023-01-31
  • 阅读271

2022年全球人工智能产业态势分析

2022年全球主要国家在人工智能领域的竞争仍然激烈。据英国牛津洞察智库2022年1月发布的《政府AI就绪指数报告》称,全球已有约40%的国家发布或将要发布国家人工智能战略[1]。各国均试图通过国家战略层面的率先布局谋划,成为人工智能领域的领先者。

  • 2023-01-31
  • 阅读490

漫谈数字化转型!

中国企业如果不搞线下到线上、不搞商业创新、不搞产业互联网,其实中国企业是不需要数字化转型的。从线下到线上我就不赘述了,这和欧美企业一样。不过这块,中国呈现的是:中国企业依附于互联网平台型公司,而非自己使用SaaS来开展。

  • 2023-01-31
  • 阅读261
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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。

  • 阅读239
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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

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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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