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新型城域物联专网建设导则

建设“物联,数联、智联”三位一体的新型城域物联专网是本市做强城市大脑,细化城市神经元的重要组成,为加强对城市管理和社会治理智能化及标准化的指导和规范,特制定《新型城域物联专网建设导则》(简称“导则”)。本导则是对上海市新型城域物联专网的物联感知、数据规范及算法、平台架构、综合应用、安全保护等方面进行规范。其中,总则部分阐述了编制目的、适用范围、符合性说明等,术语和定义部分汇总了主要的专用术语,并进行定义或说明。

  • 2021-03-29
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数据标准管理实践

本白皮书结合了国内外数据管理相关理论知识的最新成果,以及国内数据标准管理的实践经验,对数据标准管理进行了深入探讨。重点辨析了数据标准以及相关内涵,梳理了数据标准分类及体系,概括了数据标准管理的组织架构和制度体系,总结了企业开展数据标准管理面临的挑战,并提出了相关实践建议。相信本白皮书对国内各行业从事数据治理工作的管理者、实践者和研究者都将具有一定参考意义。

  • 2021-03-29
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中国工业百强县市百强区发展报告2019年

县域工业竞争力评价立足五大理念,以高质量发展为导向,旨在挖掘典型经验示范,探究发展制约因素,推进创新驱动战略。与县(市)相对,市辖区作为城市主体的一部分,工业布局、发展方向、配套产业、管理模式和制约因素都有所不同,更多代表了城市经济的发展情况。因此,结合市辖区实际,也开展了工业竞争力评价。工业百强县(市)、百强区是两类县级行政单位工业发展的典型样本和先进示范,分别贡献了全国16.7%和19.9%工业增加值,是我国实施创新驱动发展战略、推动城乡区域协调发展、发展开放性经济、深化经济体制改革、建设现代化经济体系的重要载体。

  • 2021-03-29
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数据基础设施白皮书2019

人类社会几千年来经历了农业经济、工业经济,如今已经进入到数字经济时代。根据联合国《2U19年数字经济报告》的统计,数字经济的规模估计占全球生产总值的4.5%至15.5%之间,其中中国和美国是引领世界数字经济发展的核心。《中国互联网发展报告2019》指出,2018年,中国数字经济规模达31.3万亿元,占GDP比重达34.8%,数字经济已成为中国经济增长的新引擎,正在深刻改变全社会的生产和生活方式。

  • 2021-03-29
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2019科创独角兽研究报告

本次研究采用了宽口径的独角兽定义,即截至2019年上半年估值大于10亿美金的未上市企业。在成立年限上不作限制,成立年限大于10年的“超龄”独角兽也包含在内。独角兽企业统计仅包含发生过对外融资的企业,部分企业估值基于市场公开信息推测整理。科创企业是指需要长期研发投入、持续积累形成原创技术、具有较高技术门槛和技术壁垒、难以被复制和模仿的企业,重点关注以人工智能、航空航天、生物技术、光电芯片、信息技术、新材料、新能源、智能制造等为代表的高精尖科技。我们聚焦医疗健康、新一代信息技术以及高端制造这三个当前已经诞生较多科创独角兽的行业,将中美科创独角兽的布局特点进行对比分析,进而深入研究“硬科技”领域中的科创独角兽企业发展趋势。

  • 2021-03-29
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物联网区块链应用与发展白皮书

当前,新一轮科技革命和产业变革正持续深入,云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术不断涌现,数字经济已成为推动经济增长、促进经济社会发展的新动能。区块链作为“去中心化”协作、分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法和智能合约等技术在网络信任管理领域的集成,近年来已成为众多国家政府、企业和研究机构的关注热点,相关技术和标准组织层出不穷,产业界亦纷纷加大投入力度,寻求相关技术方案应用落地。

  • 2021-03-29
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2019年中国大数据行业研究

大数据(big data),是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产,实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化,并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。

  • 2021-03-29
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未来城市图景智慧城市进化之道

基于“云-边-端"的技术架构构建支持分布式、多中枢联动的智慧中台则成为新的解决方案。通过把非标准化的能力和组件变成相对“标准化"的能力对外输出,将大小系统和应用无缝连接在一起,为城市管理者、服务提供者、市民等生态源源不断输送价值。支撑城市运行的有大脑、也有小脑,有中心脑、也有边缘脑,是分布式智能。

  • 2021-03-29
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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