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全生命周期智慧工厂建设方案(77页)

智慧工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

  • 2021-10-15
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【定稿】智慧城市数字工地管理系统技术解决方案(64页)

随着社会的不断进步,安全生产的概念已经深入人心,人们对安全生产的要求也越来越高。在事故多发的建筑行业,如何保证建筑质量,以及工地的建筑材料、设备等财产的保全和建筑工人的人身安全是施工单位关心的头等大事。

  • 2021-10-15
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自动驾驶:整车厂不能稳坐驾驶位

如今,自动驾驶正成为汽车行业的热议话题。奥迪、宝马和戴姆勒等高端汽车制造商均已在测试道路和选定路线上进行了原型车实验,由此展示其独有技术。特斯拉也宣布,其S型轿车客户有望在未来三年内,获得自动驾驶的功能。

  • 2021-10-15
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中台战略:企业数字化转型利器

中欧数字经济和智慧企业研究中心,是中欧国际工商学院于2018年成立的跨学科研究中心,旨在创造和引领智慧企业领域的管理知识和最佳实践,助力数字经济新形势下的企业转型与发展,同时促进最新研究成果和优秀企业实践的共享与推广。本刊将邀请中欧知名教授、行业领袖以及中欧校友共同探索企业数字化转型中的重要课题。

  • 2021-10-15
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中国七大科技前沿领域十四五发展全景前瞻

科技自立自强是国家发展的战略支撑。根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,“十四五”时期,我国将瞄准人工智能、量子信息、集成电路、脑科学、深空深地深海等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。回顾“十三五”,我国研发(R&D)经费支出、专利授权量不断增长,国家创新体系也不断完善。

  • 2021-10-15
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政府数字化转型空间规划(多规合一)发展趋势研究分析

Gartner在2018年提出十大战略科技发展趋势:数字孪生(Digital Twin)是物理事物或系统的动态软件模型,它依赖传感器数据理解其状态,对变化做出响应,改进操作,增加价值。未来三 到五年内,数以亿计的物件将由 数字孪生 呈现。

  • 2021-10-15
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基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述

基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述

  • 2021-10-15
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Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

  • 2021-10-15
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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