工业企业能源管理平台解决方案

安科瑞工业企业能源管理平台采用自动化、信息化技术和集中管理模式，对企业的生产、输配和消耗环节实行集中扁平化的动态监控和数据化管理，监测企业电、水、燃气、蒸汽及压缩空气等各类能源的消耗情况，通过数据分析、挖掘和趋势分析，帮助企业针对各种能源需求及用能情况、能源质量、产品能源单耗、各工序能耗、工艺、车间、产线、班组、重大能耗设备等的能源利用情况等进行能耗统计、同环比分析、能源成本分析、用能预测、碳排分析，为企业加强能源管理，提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评估提供基础数据和支持。

2021-03-22
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5G+工厂智慧安防解决方案

根据艾瑞咨询研究院发布的《2019年中国AI+安防行业发展研究报告》，预计到 2020 年底，AI+安防软硬件市场规模将达到453亿元。在未来几年内，预计我国工业安防将占据整个安防市场10%-20%的市场份额。

2021-03-22
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同济大学中国城市物流竞争力报告

物流是经济的血液，物流枢纽是现代流通体系的加速器、产业要素的聚集地、经济势能的辐射源，主导和支配物流网络的空间流动。面对全球经济的不确定性，党中央提出加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。城市物流枢纽崛起为门户接口，串联“国内大循环、国际国内双循环”，成为国内国外两个扇面双向开放、陆海联动的旋转中枢，由“通道+枢纽+网络”组成的现代物流体系将在“双循环”新发展格局中发挥更大的作用。同时，物流成本优势和服务能力成为产业投资的核心考量，是未来区际竞争的主导策略，基于区域物流中心的新一轮枢纽经济之争已经开启。

2021-03-19
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汽车空气动力学标准模型研究现状与分析

我国由于长期缺少大规模的汽车风洞，导致汽车空气动力学的开发与研究更多地依赖国外汽车风洞或 CFD。基于汽车模型的空气动力学研究更是五花八门，各自研究各自的，缺乏行业里认可的标准模型，不利于数据对标或解释。这无疑会影响我国汽车空气动力学的研究，影响汽车行业的沟通和交流，限制了我国汽车空气动力学研究和设计水平的提高，影响 2020 年乘用车百公里油耗 5 升以下的目标实现，甚至影响整个中国汽车工业的发展。

2021-03-19
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亿欧智库2020全球汽车出行科技创新TOP50

随着市场全球化（Globalization of market），国外龙头进入中国，东方品牌全面出海，国际化人才汇集产业链各个环节产业数字化（Digitalization of industry）不止体现在生产环节，营销方式与供应链管理也在转型动力系统更加清洁，汽车属性更加智能，产品科技化（Technological products）趋势来临车企品牌形象与销售模式“变轻”，品牌轻型化（Lightened brands）并瞄准消费主力“Z时代”

2021-03-18
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罗兰贝格中国商用车后市场白皮书

受运费竞争、运输效率提升等驱动，对集约的后市场服务、物流使能的市场增长潜力逐步释放，商用车服务赋能市场蕴含巨大机遇。中国国内商用车后市场经过多年发展，逐步构建以车辆配套及运营增值服务为两大核心，主机厂、经销商、金融机构及创新型企业等多方参与的商用车后市场生态圈。

2021-03-18
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解读工业互联网平台经济

平台经济是一种新型产业组织形式，是以数字技术、数据驱动、平台支撑为基础，以业务流程变更、产业链整合、多业务组合为手段，以提高效率、降低成本为目标的新业态。平台经济既是一种产业融合，也是对原有产业的价值链重构，它基于现实和虚拟空间将利益相关方连接在一起，形成一个新的经济生态系统，借助平台经济活动实现信息的集聚和交易的集中，使利益相关方通过平台获益。平台经济促进了生产要素整合、提高了资源配置效率、加速了商业模式创新。

2021-02-25
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构，能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

2021-02-23
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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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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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