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华为发布《城市数字化转型白皮书2021》

《白皮书》提出,城市数字化转型本质上是“以业务价值提升为导向,以机制体制优化为保障,以技术创新应用为手段,最终提升城市面向未来的综合竞争力”的城市发展新范式。推进城市数字化转型,须贯彻以人为本的建设初衷,回归城市服务于人和社会发展的功能本质,重新梳理构建业务发展逻辑,充分发挥技术的合理性、融合性、创新性特征,谋划适配发展的转型环境,实现通过业务、技术、环境三大因素彼此协同、相互促进,推动城市加快数字化转型进程。

  • 2021-05-27
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华为发布《多样性算力技术愿景白皮书》

随着5G、人工智能、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在各行各业广泛应用并取得加速突破,人类社会已经迎来了数字经济时代。万物互联产生各种各样的数据,数据成为劳动、资本、土地和技术之外的第5个生产要素,围绕数据分析处理的算力成为新的生产力。行业应用的多样性带来数据和算力的多样性,没有一种计算架构可以高效满足所有业务诉求。计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务,而数据密集型应用则需要高效率地完成海量数据并发处理,这使得单一计算平台难以适应业务要求,计算多样性成为必然。

  • 2021-05-27
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工业互联网产业大脑平台1.0及工业互联网大数据应用白皮书

工业互联网产业大脑以工业互联网监测分析公共服务平台为数字基座,以产业大数据为核心,形成产业链图谱,实现产业空间和数字空间的动态映射,打造数据驱动的产业发展模式。产业大脑的关键技术主要包括:基于区块链构建可信数据交换系统、数据建模、空间统计分析技术、可视化技术、报告自动生成技术等。通过这些技术,形成产业链、创新链、空间链互动图谱,实现从宏观到微观、从产业到企业的实时运行监测,多维度对产业进行数字画像,多层次剖析产业优劣势,为锻长板、补短板提供精准量化支撑。

  • 2021-05-27
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2021互联网医疗数字化发展蓝皮书

随着互联网医疗的发展,互联网医疗将进一步发挥优化医疗资源配置的作用,助力分级诊疗 的实现。同时,与新兴数字化技术的相互渗透,互联网医疗能够更有效地进入核心诊疗领域。除 此之外,面对人口日益老化、慢病年轻化的客观形势,互联网医疗将在慢病管理、诊后医疗等领 域发挥巨大优势潜力,推动医疗康复与健康养老深度融合,形成数字化大健康生态。

  • 2021-05-27
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河北省5G产业发展白皮书

5G是服务于国家“制造强国、质量强国、网络强国、数字中国、交通强国”建设战略的中坚技术,已成为第四次工业革命推动城市高质量发展的催化剂,对加快经济转型、产业机构优化、促进创新创业、推动智慧城市和新型城镇化建设具有重大推动作用。近年我国智慧城市高潮迭起,加之5G商用时代的开启,当前,各个省市地方出台5G专项发展行动方案,纷纷探索5G技术与实体经济渗透融合新路径。

  • 2021-05-27
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5g车联网需求与技术白皮书

本白皮书结合车联网的发展趋势,从车联网增强的应用场景出发,介绍5G车联网Uu蜂窝网络与PC5直连通信协同的系统架构,对5G-V2X蜂窝网络以及直连通信新增的通信技术特性进行总结,并且分析其对5G车联网应用的提升,旨在推动产业对5G-V2X发展形成共识,推动5G-V2X技术与应用成熟。

  • 2021-05-27
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2021人工智能发展白皮书

人工智能是引领未来的战略性技术,正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响。各个国家均在战略层面上予以高度关注,科研机构大量涌现,科技巨头大力布局,新兴企业迅速崛起,人工智能技术开始广泛应用于各行各业,展现出可观的商业价值和巨大的发展潜力。 本白皮书由六大部分组成,第一部分概念篇,对人工智能的基本定义、产业生态进行说明;第二部分制度篇,对全国及重点地区人工智能制度设计情况进行介绍;第三部分行业篇,全面梳理中国人工智能行业发展概况,对国内重点城市人工智能发展现状进行阐述;第四部分技术篇,对当前人工智能热门技术发展进行深入分析;第五部分应用篇,洞察人工智能技术在各领域的应用现状,分析人工智能应用层代表性企业;第六部分趋势篇,结合人工智能发展概况、技术水平、应用方向,从三个角度来预判人工智能行业发展趋势。

  • 2021-05-26
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室内5G场景化

本白皮书在华为 2018 年发布的《室内 5G 网络白皮书》基础上,结合近期的实践和思考,阐述了 5G 时代室内的各种业务,以及不同业务对 5G 网络的具体诉求,并结合体育馆、医院、交通枢纽等重点场景的建筑物特征及业务特点,给出室内网络规划建设思路。希望本白皮书能对投身于 5G 网络建设运营的管理者、技术人员以及行业伙伴在实际 5G 网络建设过程中有所启发。

  • 2021-05-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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