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工业智能白皮书2020

人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,工业智能应运而生。

  • 2021-04-25
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5G安全架构白皮书-中文版-v2

我们已经看到了业界 5G 技术的初步实现。它提供了许多功能,使其成为数字化世界的首选平台。和 4G 一样,健全稳固的安全将是5G 网络的优势之一。然而,仅仅用 4G 的安全特性来构造 5G 安全是远远不够的,因为 5G 的全方位业务不仅仅是基于 4G 的的扩展。除了增强的 4G 安全功能之外,5G 还需要全新的安全功能和服务。

  • 2021-04-25
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工业互联网-导则-设备智能化

本标准规定了工业互联网底层设备进行智能化改造的基本要求,包括生产设 备数据采集需求、生产设备数据采集实现方法、设备智能化的实施流程等,适用 于连接工业互联网的底层设备智能化改造及实施。

  • 2021-04-25
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亿欧智库2020年中国互联网慢病管理白皮书

慢病已成为危害我国人民健康的头号杀手,慢病管理已上升至我国战略层面。传统慢病管理具有难持续、难预防以及专业性差等痛点。随着互联网技术的发展,互联网慢病管理可弥补传统慢病管理的诸多痛点。

  • 2021-04-25
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工业信息安全产业发展联盟工业互联网平台安全白皮书2020

本白皮书旨在共商工业互联网平台安全,共筑产业生态,主要分为六个部分。第一部分介绍了国内外工业互联网平台发展情况。第二部分梳理了工业互联网平台安全防护现状。第三部分分析了工业互联网平台安全需求与边界。第四部分提出了包含防护对象、安全角色、安全威胁、安全措施、生命周期五大视角的工业互联网平台安全参考框架。第五部分汇编总结了保障工业互联网平台安全的关键技术。第六部分从政策标准、安全技术、产业协同三个方面对工业互联网平台安全发展进行展望

  • 2021-04-25
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中国信科&大唐移动-工业园区5G专网部署白皮书

工业互联网园区是以高质量发展为目标,按照工业互联网内涵要求,规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义,工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施,主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中:工业生产网是指部署在工厂内部的网络,实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联,以及工业数据采集、工业操控与维护;企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络,实现部门互通;园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络;云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施

  • 2021-04-25
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赛迪工业经济百图2019年

工业经济百图是赛迪顾问股份有限公司基于海量官方宏观经济与工业运行等方面的原始数据,利用大数 据、经济学、统计学及可视化等领域的专业技术组合生成的,能够客观深入、准确及时地反映中国工业 运行动态情况。

  • 2021-04-25
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工业互联网产业联盟-工业光网白皮书

工业互联网作为我国新基建方针的核心战略肩负着产业升级和提高高端设备制造生产能力的重大发展使命。从定义上看,工业互联网应提供工业经济全要亲的全连接,是新型网络、先进计算、大数据、人工智能等新一代信息通信技术与制造技术融合的新型工业数字化系统,其网终呈现融合、开放、灵活的趋势。我国的工业企业前期发展主要聚焦在生产自动化和管理信息化上。随着信息化技术的发展,越来越多的工业企业希望通过信息化技术提高生产效率良率,以及实现生产智能化。工业互联网正是企业形成生产和管理闭环的抓手,可以帮助企业实现端到端,

  • 2021-04-25
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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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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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