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智慧城市顶层设计跨界思维指导方案

城市是一个多目标复杂大系统,可以划分为多个有关联性的行业群,单个行业的智慧化可以理解为单目标优化;要实现用城市级的智慧来解决城市整体优化的问题,需要同时考虑若干个相互矛盾的、相互约束的多个行业群的彼此制约因素,来实现多目标决策的优化。

  • 2021-03-22
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2020年中国人工智能产业研究报告

目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。 2020年,人工智能预计达到超过1500亿元规模,疫情环境下,2020年的业务高速增长主要由AI开放平台API贡献,除此之外的增长动力将在第四章详细阐述;到2025年,产业规模预计超过4500亿元。

  • 2021-03-20
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亿欧智库2019全球半导体芯片创新

尽管集成电路行业的进入壁垒非常高,给予创业公司的机会也十分有限,但是,近期的一些结构性突破给予了创业公司以绝佳的进入市场的机会。如今,许多行业的命运将取决于微电子领域的创新,而一些成长期的公司正愈加成长为能够解决未来社会和经济危机的“天外救星”。 在这份报告里,我们研究了全球半导体芯片市场的格局,并且聚焦在一系列人工智能(Artificial Intelligence)、数据中心、物联网( Internet of Things)、汽车等细分行业中具有发展潜力的企业。通过对行业趋势的深入分析,我们发现,私募股权与风险投资(PE/VC)的现状不仅映射着第四次工业革命的图景,更是全球创新画布上浓墨重彩的一笔。

  • 2021-03-19
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亿欧智库出自幽谷迁于乔木华为智能汽车业务洞察报告

汽车行业正面临百年未有之大变局,电动化、智能化、共享化、网联化已成必然趋势。软件定义汽车成为行业共识,将带来汽车行业的颠覆式发展,重塑产业链格局。 华为深厚的ICT技术储备是其提出成为“智能网联汽车增量供应商”目标的底气。华为智能汽车业务现状如何?面对智能汽车的万亿市场,华为作为新入局者又将面临怎样的挑战? 基于此,亿欧智库开展华为智能汽车业务研究,分析其发展背景、整体布局、核心竞争优势、未来挑战与发展趋势,供汽车产业从业者与观察者参考。

  • 2021-03-18
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德勤新基建下的自动驾驶单车智能和车路协同之争

2020年3月,随着中央政治局会议的正式定调,“新基建”,即新型基础设施建设,成为公众新焦点。4月,发改委明确新基建范围。在新基建涉及的细分领域中,5G、物联网、卫星互联网、人工智能、数据中心、智能交通基础设施均与自动驾驶技术密切相关,自动驾驶站在这几大领域的交汇处,将作为重点落地场景推动新基建的发展。而新基建也将为我国自动驾驶技术的发展创造前所未有的战略窗口期,进一步加速自动驾驶的商业化落地。 自动驾驶技术的突破,是影响汽车产业未来发展的最大变量。随着无人驾驶技术的成熟和商业化程度加深,汽车将不再是从属于人的驾驶工具,而是成为自主导航的运输类机器人,推动真正共享汽车时代的到来,并重新定义用户出行体验、整车销售模式和价值分配格局。

  • 2021-03-18
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国产服务器和处理器架构

服务器是一种为客户机提供服务的高性能计算机。 CPU 作为服务器的运算和控制核心,其指令集架构有 CISC 和 RISC 两种。从性能角度来说,CISC 与 RISC 并无绝对的孰优孰劣之分。目前看来,CISC 与RISC 已逐步走向融合,两方处理器互相借鉴互相优化。目前 X86 架构 CPU 占整体服务器市场约 96%,处于绝对领先的地位。

  • 2021-03-16
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余额宝背后的中台架构及落地实践

余额宝业务及架构变迁编年史 余额宝是什么? 余额宝架构的4大演进阶段 余额宝“倒逼”出来的大规模服务化及业务中台建设实践 金融复杂数据资产体系下的数据中台建设实践

  • 2021-03-15
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工业互联网技术体系研究与应用分析

工业互联网是制造业与信息技术融合形成的应用结构,通过大数据分析、互联网技术与生产现场设备机器的全面结合,完成制造业和互联网融合的升级发展。 因此,主要从国内外工业互联网的发展状况、工业互联网典型的应用场景、框架结构进行分析,概括涵盖的关键技术主要包括工业数据采集、存取和利用技术、工业产品的智能化技术、异构网络的融合技术和工控安全的防护技术,然后通过技术和行业的实施分析说明工业互联网平台在行业中产生的效果。

  • 2021-03-05
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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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