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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边缘云计算安全相关技术研究进展

边缘云计算主要适用于移动互联网、物联网和工业互联网等应用场景，具有海量接入、复杂异构和资源受限等特征。但是，在边缘云计算备受关注和快速发展的同时，它也面临了放置地点人员复杂、安全机制薄弱、硬件安全能力不足等新的安全问题。为此，本文从边缘云计算的概念提出，相关产业联盟、社区和标准组织的形成出发，重点围绕边缘云计算环境下的认证、容器安全隔离、可信硬件支持等技术研究进展进行综述，并讨论未来发展方向。

2022-03-25
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人工智能在医疗健康领域的发展背景与应用范围

近年来，随着人工智能技术的逐渐成熟，人工智能正走出实验室从理论技术研究向产业落地方向发展。人工智能的迅猛崛起快速渗透到了社会生活的方方面面，其在医疗健康领域的作用愈发重要。得益于与物联网、大数据与云计算等现代科技的齐头并进、协作发展，医疗健康领域也在开启创建智能新时代。新一轮的人工智能浪潮促进了医疗健康事业的新发展，“人工智能+医疗健康”的现代模式已悄然运用到医疗健康领域的各个场景，然而依然面临着众多障碍。本文将从医学数据大爆发的时代背景出发，解读人工智能在医疗健康领域的前沿应用范围，为促进现代化医疗卫生产业的进一步发展打下坚实基础。

2022-03-23
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俄罗斯人工智能技术在核威慑领域应用情况

俄罗斯《独立报》于2021年11月发表名为《教会“波塞冬”思考俄罗斯明确军备发展战略方向》的文章，其中表明，人工智能正在成为军备计划的一个主要优先方向。为落实该计划，俄罗斯打算投入22万亿卢布（约合1.88万亿人民币）。在“科学”国家项目框架内，俄罗斯将在2023年前成立9家世界级科研中心，用于研究先进数字技术、机器人技术设备、网络安全和人工智能问题。虽然俄罗斯没有明确“科学”项目框架具体的研究项目，但是目前已知的应用中已经有纯粹的军事应用，如“波塞冬”核动力无人潜航器。

2022-03-23
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5G候选波形的设计和评测

虽然第四代（4G）蜂窝系统 LTE/LTE-Advanced 还处在部署进程中，第五代（5G）系统的研发已经开始，5G 技术愿景是“随时随地万物接入”。5G 相比 4G 的一个显著优势是，5G 能够提供超快（接近 10 Gbps）、连贯和优异的连通性，时延很低（不超过几毫秒），可以支持新的用例和构成物联网（IoT）的数十亿个传感器。同样重要的是，5G 网络预计将会明显提高频谱效率和改善覆盖。

2022-03-22
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边缘计算技术发展分析研究

对于边缘计算，ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素：一是在系统中的位置，靠近数据源头的网络边缘侧；二是能力，要具备网络、计算、存储和应用能力；三是服务类型，是一种智能服务，具备智能分析处理的功能；最后，是其服务的业务类型，如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求，就可以采用边缘计算技术。概况地说，边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。

2022-03-22
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常见的企业数字化转型能力框架

数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。

2022-03-17
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5G低成本地铁隧道覆盖研究与实践

轨道交通以“线覆盖” 目标网络规划为指引，落实 800M/1.8G/2.1G 基础频率覆盖，3.5G实验网精品覆盖。项目建设以实现“五高一地” 中“一地” 重点区域网络覆盖广域适度、连续相对、浅层绝对、深度针对性领先的目标，力争无线总体覆盖能力具备客户感知优势。

2022-03-16
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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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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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