智能生产管控是智能制造的核心表现形式。本文以智能制造CPS理念为牵引,通过对标实时状态感知、分析推理决策,以及闭环控制执行的智能生产管控需求特征和数字孪生技术内涵,建立了业务需求与技术融合的结合机制。结合科研项目实践,给出了制造服务化智能配置管理决策和自适应智能加工工艺决策的基于数字孪生的智能生产管控应用重点案例,并结合当前自动化产线建设热潮,给出了基于数字孪生的智能生产线运行模式发展趋势的判断。
十四五规划期（2021-2025年），是中国经济在全面小康基础上，迈向现代化目标的第一个五年规划，在中国迈向全面现代化历程中，居于承前启后的非常重要的历史位置。十三五期间，中国经济发展开启了从高增长转向高质量的伟大征程，同时也面对了空前严峻的困难和挑战。中国经济发展的国内外环境已发生深刻变化，在国际金融危机后，世界经济增长势头走弱。与此同时，中国国内市场需求亦呈走弱态势。受内需外需持续走弱制约，中国经济增长率呈现持续下降态势。在新冠疫情对经济的巨大冲击下，GDP增长率由2016年的6.7%持续下降到2020年的4%（考虑疫情冲击，预测值），由此形成了经济进一步下行的较大惯性。能否有效控制经济下行态势，开启经济增速新的平稳回升期，是从十三五规划转入十四五规划时一个非常重大、非常紧迫的任务。
工业控制系统（ICS）对于支持国家关键基础设施和维护国家安全至关重要。ICS所有者和运营商采用新技术提高运营效率，将操作技术（OT）连接到企业信息技术（IT）系统和物联网（IoT）设备后，由此产生的网络安全风险引起人们的广泛关注。针对电力、石油和天然气行业的网络攻击就像飓风一样不可避免，网络犯罪分子专注于利用新的数字化网络和物联网连接设备，以此为跳板，接入关键基础设施，通过破坏电力、石油天然气和水等公共服务危害社会。特别是勒索软件和其他网络攻击，通常以ICS为目标实施破坏运营或窃取知识产权等攻击。因此，能源行业、制造行业、公用事业、医疗保健和其它依赖于ICS的运营机构需要采取积极有效的措施，保护当前和计划中的ICS的基础设施及信息安全。
随着信息技术的迅猛发展，人工智能的研究迎来了高速发展的黄金期，世界主要国家都把人工智能视为“改变游戏规则”的颠覆性技术，积极争夺在该领域的战略制高点。人工智能提供了一种新路径来保持军事优势，在军事领域的主要任务是研发用于延伸、增强作战人员和作战部队智力和体系能力的理论方法、技术及应用系统，包括机器智能技术、仿人智能技术、群体智能技术、人机混合智能技术四个领域。2021年，世界主要国家逐步细化了人工智能技术的发展战略和规划，各项军事智能技术取得突破性进展，应用前景愈发广阔，人工智能军事作战赋能进程不断加快。
近年来，因汽车数量持续增长而引起的交通安全、出行效率、环境保护等问题日益突出，车联网相关领域的研究和发展受到了广泛关注。车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，融合了传感器、RFID、数据挖掘、自动控制等相关技术，按照约定的通信协议和标准，在车X （X：车、路、行人、互联网）交互过程中，实现车辆与公众网络的动态移动通信，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
目前各行业网络安全专业技术人才短缺，缺乏规范、全面的网络安全技术培训、训练、竞赛机制。本文为网络安全技术现状设计了网络安全检测技术赋能体系，从平台架构、功能设计与实现提出了设想，结合目前网络安全主流技术对功能平台和基础资源进行了设计，旨在提高专业网络安全人才队伍的技术防护能力。
2020年伊始的一场席卷全球的新冠疫情，构成了人类社会在和平时期最严重危机，让整个世界步入了“暂停模式”。虽然已两年有余并先后经历了三波疫情高峰和多次变异毒株的交替影响，但仍没有好转的趋势，不知道何时是个尽头？在疫情面前，“没有哪个人或哪个国家是一座孤岛”，由于疫情对全球的经济循环和产业供需产生“双重”冲击，给正处于转型发展中我国电力产业既带来严峻挑战，又蕴藏着巨大机遇。
随着MDT数据的日渐成熟，结合网优工作的多样性、及时性及广泛性需求，以面向服务优化为基础，提出了借助互联网手段对MDT数据的探索及应用，MDT数据分析平台应运而生。本文介绍了MDT数据分析平台的概念及特征，详细分析了MDT数据分析平台的相关核心服务及实际应用例举，重点研究了MDT数据分析平台体系结构及平台的构建。最后结合案例分析，进一步对MDT数据分析平台的使用进行了研究。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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