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制造业数字化转型评价指标体系构建与应用

数字化转型的过程不是机械简单性的线性组合,而是由一系列分叉、突变、自组织等复杂行为组成,是一个复杂性系统演变的过程。 本文从架构的理念出发,构建制造业数字化转型架构,并基于参考架构给出评估制造业数字化转型发展过程的评估框架和评估指标体系,以指导和帮助企业数字化转型实践。

  • 2022-04-25
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碳中和背景下氢能利用关键技术及发展现状

氢能作为一种二次能源,因其绿色、灵活、来源广泛等特点,将在可再生能源占主导的未来能源体系中发挥重要作用。决定氢能产业大规模发展的核心是实现低廉、高效的原料来源和储运。为此,从可再生能源电解水制氢和储氢运输 2 个方面,对实现氢能清洁和高效利用的关键技术进行了综述。总结了欧洲和日本作为氢能利用的领先国家在氢能发展方面的一些思路与进展,也对氢能的成本因素进行了讨论。分析了我国氢能发展的趋势,对于未来我国氢能产业发展的前景,提出以下建议:建立健全法规与政策体系;重视氢源供应及储运的发展;积极探索发展各类氢能利用方式。

  • 2022-04-21
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从信息互联到价值互联:元宇宙中知识经济的模式变革与治理重构

元宇宙被认为是互联网的未来,将建立在区块链、人工智能、扩展现实等新技术之上,实现从信息互联到价值互联、从用户生成内容到 AI 生成内容等转变。这些转变给在元宇宙中建立全新的知识经济模式提供了新的可能性,但也带来新的治理问题和法律挑战,因此元宇宙中知识经济的模式呼唤规则创新。

  • 2022-04-20
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人工智能在眼底影像分析中的研究进展及应用现状

近年来,眼科人工智能(artificial intelligence,AI)迅猛发展,眼底影像因易获取及其丰富的生物信息成为研究热点,眼底影像的AI分析在眼底影像分析中的应用不断深入、拓展。目前,关于糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)、年龄相关性黄斑变性(age-related maculardegeneration,AMD)、青光眼等常见眼底疾病的临床筛查、诊断和预测已有较多AI研究,相关成果已逐步应用于临床实践。除眼科疾病以外,探究眼底特征与全身各种疾病之间的关系并据此研发AI诊断系统已经成为当下的又一热门研究领域。AI应用于眼底影像分析将改善医疗资源紧缺、诊断效率低下的情况,为多种疾病的筛查和诊断开辟“新赛道”。未来眼底影像AI分析的研究应着眼于多种眼底疾病的智能性、全面性诊断,对复杂性疾病进行综合性的辅助诊断;注重整合标准化、高质量的数据资源,提高算法性能、设计贴合临床的研究方案。

  • 2022-04-22
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中美跨境数据流动政策比较分析

数据是数字时代重要的生产要素,在硬实力方面影响世界经济格局和国家战略实力,在软实力方面影响国际规则和秩序,从而对国际政治产生影响。跨境数据流动的国际规则已经成为中美竞争的焦点之一,两国都希望在国际上拓展本国政策的影响范围。本文通过归纳演绎的方法,着重梳理了两国跨境数据流动政策的演进历程和特征,认为中美两国对国家安全和商业利益的不同侧重、数据本地化措施背后的数据主权原则与数据自由流动政策背后的数字霸权是中美两国跨境数据流动政策的主要分歧。这种分歧是两国各自数字实力、认知理念和地缘政治共同作用的结果。在美国放弃霸权之前,中美在此议题上的竞争只会加剧。因此中国要在国内加强科技和产业体系建设,完善跨境数据法律法规制度建设,在国际上培育国际动员能力,推动建设数字空间命运共同体。

  • 2022-04-14
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“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。

  • 2022-04-13
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机器人演示编程技术研究进展

制造业的转型升级对机器人的部署效率提出了很高的要求,现有的示教盒编程模式适合于对简单作业的位置和轨迹示教,难以快速实现制造业中大量装配作业的示教。而机器人演示编程技术能够使机器人系统直接从人的演示操作中提取有效信息,并将该信息转化为机器人的运动程序,从而使机器人完成相应的操作,能够大大加快机器人部署的节奏。本文结合制造业的发展需求,总结了机器人演示编程技术的国内外研究现状,并介绍本课题组在机器人演示编程技术方面的工作,最后探讨了机器人演示编程技术未来的研究方向。

  • 2022-04-13
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2021年中国工业机器人行业现状及全方位分析

工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称,工业机器人是一种通过编程或示教实现自动运行,具有多关节或多自由度,并且具有一定感知功能,如视觉、力觉、位移检测等,从而实现对环境和工作对象自主判断和决策,能够代替人工完成各类繁重、乏味或有害环境下体力劳动的自动化机器。

  • 2022-04-15
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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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