数字化工厂详细解决方案全面解读

制造业进入到全新的数字化时代，需要构建新型智能工厂、数字化工厂与智能车间以助力传统产业智能制造升级，将新一代信息技术贯穿到设计、工艺、生产、物流等各个环节。目的是完善创新体系、提升产品质量、推行绿色制造、增强核心竞争力、发展现代化客户体验。以恒大新能源汽车智慧工厂构建与运营的实践为例，对数字化信息技术与传统制造产业创新融合应用实例展开研究，分析了构建数字化工厂的目的、数字化工厂总体设计、数字化工厂建设路径要素，以期为我国制造业的转型升级之路提供参考。

2022-03-09
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数据资产管理的5个步骤和6个要素

数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。

2022-03-09
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数据仓库、数据湖、数据中台一文读懂

随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统（DSS）到商业智能（BI）、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。

2022-03-15
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实时大数据平台建设历程与展望

工商银行从 2002 年开始建设数据集市，当时主要使用 Oracle 类单机版的关系型数据库。随着数据量不断增加，开始引入 TD、ED 等国外高端一体机。2014 年工行正式基于 Hadoop 技术建设了大数据平台，在其之上构建了企业级数据湖及数据仓库。2017 年，随着 AI 技术的兴起，又开始建设机器学习平台，2020 年开始建设数据中台和高时效类场景。

2022-03-09
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企业数字化转型转什么？如何转？

本文谈论企业数字化转型，重点围绕数字化转型的本质究竟是什么？企业如何进行数字化转型这两个关键点。云原生、微服务、中台等，这些仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务，因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。

2022-03-15
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8个数据分析模型简介

大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。

2022-03-09
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企业的数字化转型的建议

数字化转型有很多专题可以讲，比如说互联网、大数据、人工智能、产业互联网等。有些大企业，比如徐工、三一重工、海尔、航天云网等，都取得了很多的成绩、经验，但是为什么今天晚上我选择了中小制造企业的数字化转型？是因为有两个重要的原因：责任大，困难多。

2022-03-15
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面向智能制造全价值链的精益数字孪生体

当前，世界主要国家都在科技发展的新机遇中大力推动制造业产业创新，在这样的背景下德国提出了“工业４.０”概念，美国发布了先进制造业国家战略计划，我国也确定了以智能制造为核心建设制造强国的总体战略，这些战略计划都将实现智能制造作为新一轮制造业发展的核心。

2022-03-09
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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

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进