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企业数字化转型的起点

数字化转型是个长期、复杂、动态的过程，有时会跨越多个管理周期、战略周期，而每个周期内的体系、模式、认知都会有差异，导致数字化战略、目标发生调整。但瞬息万变的世界，决定了企业的思想、模式、工具等必须与时俱进，未来企业运营，要更多靠“法治”（流程、制度）和“机治”（系统、数据、算法、模型）支撑，企业须有“功成不必在我，而功力必不唐捐”的历史定力。

  • 2022-04-13
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云边协同的智能制造系统

随着新一代信息通信技术和新一代人工智能技术迅猛发展，消费者消费行为和模式不断改变，以及国家间制造业乃至综合国力竞争日趋激烈，许多国家纷纷提出了智能制造发展战略，如德国提出的“工业4.0”战略规划、美国提出的“先进制造业伙伴” 计划，以及中国提出的“中国制造2025”战略规划等，以期在未来的产业竞争中占据竞争优势地位。相应的，一些智能制造的理念 / 概念被相继提出，包括云制造、工业4.0、工业互联网等。

  • 2022-04-01
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城市精细化管理的精细化运作——基于文本和实践的描述性分析

精细化管理是超越粗放式管理的城市管理形态，是现代城市管理转型升级的必由之路，必须要通过精细化的运作来进行落实。文章通过对各地城市精细化管理的政策文本和管理实践进行描述性分析，发现尽管城市的发展阶段、规模体量及其面临问题等有所不同，但各地城市精细化管理的方案及其实践却具有相当程度的共性，尤其是在价值理念、工作目标、主要任务、保障机制、量化指标和组织落实等六个方面，展现出科学设计、理性规划、精益求精和精心运作的特性，也取得了良好的管理效益。城市管理千头万绪，从粗放式管理到精细化管理不可能一蹴而就。实现城市的精细化管理需要循序渐进，不断积累相关知识和技能，从而更好地推动城市的健康和可持续发展。

  • 2022-03-31
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联邦学习及其在电信行业的应用

联邦学习是一种分布式训练框架，可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据，进而利用加密后的中间参数，完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践，论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用，并根据其在电信领域里的具体实践，指明了联邦学习未来的发展方向。

  • 2022-03-31
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深度学习推理侧模型优化架构探索

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人的智能，是在机器上实现的理论、方法、技术及应用，也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶，在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前，科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速，其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域，表现均已超过人类，尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后，人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。

  • 2022-03-31
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面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述

数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究，目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素，提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型；梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术，特别是4项关键的数字工程技术能力，包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析；分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程，总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究，探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用，以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升，集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。

  • 2022-03-28
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数字孪生在制造中的应用进展综述

为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题，例如通讯、计算、数据采集与分析等问题，学术界围绕物联网（Internetofthings，IoT）、大数据（Bigdata）和信息物理系统（Cyber physical systems，CPS）等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5]，数字孪生是物理实体的数字化描述，它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现，同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述，随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析，最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。

  • 2022-03-28
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蒙牛数字化工厂——工业互联网为食品安全保驾护航

2016 年，蒙牛启动了涉及 8 大业务域、全国 56 个工厂、88 种角色的调研分析，最终明确智能工厂建设目标、蓝图、业务架构与达成路径。同时，以金华、高科为试点，启动智能工厂建设，旨在形成模板、凝练模式，打造样板间。通过IT 与 OT 的融合，依托数采、大数据、知识图谱等技术，实现管理业务横向互联，制造业务纵向集成，数据信息上下互通，使生产过程全面数字化、透明化，指导未来数字化工厂的推广与复制，为企业管理由“事后”变为“实时”赋能。

  • 2022-03-25
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