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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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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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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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从专利布局角度分析车联网发展历史

随着5G通讯、智能设备、以及车联网智能产品的成功布局,上述场景已不再是想象。2018年,我们先后见到了阿里、百度、高德、四维图新等公司展示其“城市大脑”和“智慧城市”的相关业务。在今年年初的CES大会上,智能汽车、城市物联、及相关混合式车联网的技术和产品,成为了这次展会的一大亮点。

  • 2022-01-17
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自动驾驶等级划分及技术路线分析

近年来,自动驾驶成为汽车行业热点,但是事故频发,商业化落地困难阻碍了自动驾驶技术快速发展。文章以驾驶安全为核心,提出了新的自动驾驶等级划分方法并对不同等级内容进行详细阐述。基于此方法,指出当前自动驾驶技术发展路线弊端并规划了一种在量产车上逐级释放自动驾驶功能的技术路线,供行业参考。

  • 2022-01-17
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电动化领域相关专利情报分析

随着技术大变革时代的到来,汽车电动化领域迅速发展,出现了大量的创新技术。分类整合并分析这些专利,得到相关情报,考察行业的技术走向和同领域竞争对手的重要技术,有利于在该领域迅速找到可进行研究的方向,也为企业战略决策的制定提供了更为可靠的依据。

  • 2022-01-17
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特高压产业链深度解析

随着光伏、风电的发电装机量不断增长,弃光、弃风问题在西北地区一些电力需求较弱的省份尤为严重。特高压工程将新能源电力输送至东中部等电能需求高的地区,可以平衡能源与负荷分布、有效缓解新能源消纳问题。

  • 2022-01-17
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智能电网产业链解析

智能电网是指以特高压电网为骨干网架,利用先进的通信、信息和控制技术,构建以信息化、自动化、数字化、互动化为特征的统一的坚强智能化电网,其本质是以电网输配电等环节的智能化建设解决能源供给侧存在的相关问题。

  • 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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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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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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