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物联网应用场景解决方案

蜂窝物联网技术驱动全连接时代发展: ?一张网同时支持LTE/eMTC,频谱共享,基站和天线资源复用 ?支持移动性管理(>120Km/h),无缝切换,客户体验平滑连续 ?数据速率最大可达1Mbps,支持更多业务应用 ?低功耗节电技术支持电池寿命长达5~10年

  • 2021-03-26
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区块链服务网络基础白皮书

三十万年前,人类开始产生语言体系。而后,文字、电话电报、计算机和互联网依次出现,通过信息存储、传递和计算等方式的交替发展,带来一次又一次的信息化革命,促进了人类生产力的快速发展。基于互联网的数据传输协议,结合现代社会所需的共识、信任和公平机制而产生的区块链技术,进一步优化了现有的生产关系和商业逻辑,将引领新一轮的信息化革命。目前,区块链架构主要分为公有链和许可链两种。区块链技术虽然已经发展了十年,但大多数人仍然容易混淆公有链和许可链,以及它们与虚拟货币之间的关系。在公有链架构下,任何用户均可自由地匿名加入或退出一个公有链应用, 并不受任何监管地进行数据交 易和信息扩散,具有透明性、隐私性和完全去中心化的特性。在当前中国的法律法规和监管要求下,公有链因其不受监管、自由主义的属性很难在中国进行合法经营。

  • 2021-03-25
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国家电投换电重卡港口矿山场景应用

以新能源汽车和电动船舶为主要业务载体,业务领域涵盖出行、物流、客运、充电设施、驾培、重卡、船舶等细分领域,客户遍布全国。 我们的使命: 让交通更绿色,让生活更美好 我们的愿景: 绿色交通和科技产融的引领者

  • 2021-03-22
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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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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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