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国内整车厂“造芯”还缺什么?

2020年下半年以来,汽车行业的“缺芯”问题就一直困扰着全球各大车厂,福特、通用、丰田、现代、沃尔沃等一众车厂相继出现部分工厂或车型停产的情况,而国内也有南北大众和蔚来等车厂受到影响,出现短暂停产现象。 目前来看,这一芯片短缺问题并不会马上得到缓解。中国汽车工业协会相关负责人之前表示,芯片供应问题对国内企业生产的影响会在2021年二、三季度重点显现,四季度影响会略有下降,真正缓解可能要到明年一季度。

  • 2021-08-03
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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机,电脑是用来做计算的。在古时候,人们最早使用的计算工具可能是手指,英文单词“digit”既有“数字”的意思,又有“手指“的意思。古人用石头打猎,所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点:手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点:结绳慢,绳子还有长度限制。 又不知过了多久,许多国家的人开始使用”筹码“来计数,最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子,大约二百七十几枚为一束; 多用竹子制成,也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点:使用算筹计算太麻烦了,很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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计算机体系结构.计算机发展历史

两大定律与两种结构 既是要回顾计算机的发展,那必然绕不开著名的摩尔定律。当然摩尔定律想必已是闻名天下,但除此之外在体系结构领域内,还有一个定律叫Dennard Scaling,相对而言不是那么有名。 此外还有一个绝对绕不开的,那就是著名的冯诺伊曼结构。比较巧合的是,体系结构领域内也有一个与之对应、却不太出名的,叫哈佛结构。 摩尔定律 相同面积的集成电路里,晶体管数目每18-24个月会增加一倍【1】 值得注意的是,摩尔定律只是一个经验定律,只具有统计学上的意义,而不是一个绝对的法则。目前摩尔定律已经失效了,即晶体管数量的增长已经放缓了。若把18-24个月翻一倍换算成每年的增长速度,则是大约每年翻1.4倍到1.5倍,则增长速度的变化大致如下。 1977年到1997年,平均每年翻1.46倍 1997年到2017年,平均每年翻1.34倍 而在2012年到2017年,每年仅翻1.1倍,摩尔定律已不复存在

  • 2021-08-02
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信息化现状调查报告(完整版)

信息化现状调查报告(完整版)

  • 2021-08-02
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大数据思维与决策--清华大学

一、大数据时代 二、大数据内涵 三、大数据思维 四、大数据技术 五、结束语

  • 2021-08-02
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自动驾驶中的机器学习

近年来,自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深度学习两个方向。在本文中,我们的关注点在于机器学习算法在自动驾驶技术中的应用。 为了让读者更好地理解自动驾驶中的机器学习算法,本文会首先介绍有关该设备和自动驾驶技术的运行原理,然后介绍机器学习方法及其在自动驾驶任务中的应用。最后展示一些流行的自动驾驶技术模拟器。

  • 2021-08-02
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从大数据中寻找复杂系统的核心变量

尽管大数据的收集越来越容易,但随着从微观到宏观的尺度(scale)变化,系统行为会发生非线性的变化,这让模型构建、行为预测困难重重。如何跨越系统的尺度变化,挖掘出对系统行为真正起到影响的重要信息,是复杂系统研究成败的关键。 美国新英格兰复杂系统研究所(New England Complex Systems Institute, NECSI)的 Yaneer Bar-Yam(创始人及所长)在 2016 年撰写了这篇综述,梳理了重整化群、临界相变、复杂度曲线、混沌等多尺度分析方法,并以生物进化、多样性、种族暴力、市场价格波动等具体问题做了分析,尝试总结出一套复杂系统跨尺度研究的通用框架。

  • 2021-08-02
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数字化制造技术

一、什么是数字化制造技术 二、数字化制造技术的起源和发展 三、数字化制造技术的主要内容 四、数字化制造技术的未来发展方向

  • 2021-08-02
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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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