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工业互联网安全架构白皮书(2020)

面对第四次工业革命与新一轮数字化浪潮,全球领先国家无不将制造业数字化作为强化本国未来产业竞争力的战略方向。众多国家在推进制造业数字化的过程中,都提出了工业数字化革命的参考架构,如德国推出工业 4.0 参考架构 AMI4.0、美国推出工业互联网参考架构IIRA、日本推出工业价值链参考架构 IVRA,其核心目的是以参考架构来凝聚产业共识与各方力量,指导技术创新和研发产品解决方案,引导制造企业开展应用探索与实践,并组织标准体系建设与标准制定,从而推动一个创新型领域从概念走向落地。中国也提出了中国制造 2025战略。

  • 2021-05-07
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工业互联网标识解析安全白皮书(2020)

工业互联网标识解析是工业互联网的重要网络基础设施,为工业设备、机器、物料、零部件和产品提供编码、注册与解析服务,并通过标识实现对异主、异地、异构信息的互联互通、安全共享及智能关联,是实现工业互联网快速发展的重要基石。我

  • 2021-05-07
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人工智能安全白皮书2020

人工智能(Artificial Intelligence,AI)战略是国家战略。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时指出 “加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。2020 年 11 月,国务院办公厅印发了关于切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知,提到鼓励在就医场景中应用人脸识别等技术。

  • 2021-05-07
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数字化健康白皮书

通过整合医疗、医药、医保等不同参与方,解决医疗健康需求和供给的错配问题,为人民提供高性价比的医疗健康服务。与此同时,医疗健康产业将逐步实现从 “疾病治疗”向 “健康管理”、“疾病预防” 和“康复管理”的全价值链延伸,为人民的健康生活提供更好的保障。

  • 2021-04-24
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5G新型智慧城市白皮书2020

2012年,住建部首次发布了《关于开展国家智慧城市试佘上作的通为小心有找巴日己城元以启动。8年来,伴随着城镇化带来的巨大发展机遇,智慧城市的建设也为中国经济持续均衡健康发展注入了强劲动力。近年来,我国智慧城市建设在经过概念普及期之后,进入爆发式增长阶段,智慧城市、信息惠民、宽带中国等智慧城市相关试点已超过700个。

  • 2021-03-30
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人工智能新基建发展白皮书

推进人工智能"新基建", 将广纳社会主体和社会资本,助力我国经济高质量发展和国内国际双循环的发展格局的形成。对推动数字经济迈向智能经济新台阶有重大意义。智能经济以算法、 算力、数据为关键生产要素,需要海量数据驱动,依托算力平台和人工智能算法进行数据处理将数据资源转化为数据智能,最终作用于实体经济发展各环节,推动生产效率提升和经济结构优化,实现智能产业化和产业智能化。对人工智能产业发展具有重大意义。人工智能" 新基建”将推动人工智能与5G与云计算、大数据、物联网等领域深度融合,加速人工智能与实体经济深度融合,形成新一代信息基础设施赋能产业的核心能力。

  • 2021-03-30
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百度大脑领导力白皮书

把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。

  • 2021-03-30
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DecisioWorks_生产决策能力工具包产品白皮书

本方案基于DecisioWorks生产决策能力工具包,从一个边界清晰、数据可获取、结果可复核的真实场景开始,完成标准化数据接入、业务语义映射、目标与规则配置、受控求解、结果分析和方案复核。 企业可以先将分散的生产数据整理为具有业务语义的决策数据资产,再通过真实运行验证数据、规则和模型是否有效,进一步将验证结果应用于生产计划、作业排程、产能评估、交期分析和异常响应。 方案采用本地部署和License授权模式,不要求客户将生产数据上传至外部云环境。对于MES、ERP厂商、系统集成商和咨询机构,DecisioWorks也可以作为生产决策能力组件,嵌入合作方现有产品与行业解决方案。 DecisioWorks 主页:https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox

  • 2026-09-02
  • 阅读173
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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