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数字孪生驱动的产品智能制造

数字孪生是世界范围内关注和研究的热点领域。数字孪生是工业基因,也是通用智能基础设施,这些先天属性使其有望成为21世纪最具颠覆性的创新领域之一。智能制造是一类典型的复杂系统,非常适宜采用数字孪生理论来观察和研究。产品是智能制造的核心,产品加工制造模式的改进和产品质量的提升关乎整个制造业转型升级的成败。当前,如何应用好数字孪生理论和技术,使之更好的服务于产品智能化生产成为关键问题。

  • 2022-04-07
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边缘云的技术挑战和应用创新

在5G之前的行业应用场景,要么是通过云计算服务承载,要么是单纯的网络服务。而5G网络建设之初,就是面向产业互联网需求而制定的。所以,当前,传统的消费场景升级和数字化转型升级的产业场景,都需要5G网络+云计算的云网融合技术来提供服务,而边缘计算又恰恰是云网融合的最佳着力点,这就形成了消费和产业场景,双轮驱动边缘计算的发展的现状。

  • 2022-04-07
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AI、5G、边缘计算关系及行业应用详解

对于AI、5G与边缘的关系,简单总结就是:5G带来泛在接入,AI引领应用革命,边缘云是二者结合的最佳平台。形象的说,5G是将高速公路建到了小区门口。边缘计算就是把大商场搬到了高速边,一出小区上高速,一下高速到商场,快速便捷,吞吐量大。而AI呢,就是一些高价值商品,吸引用户使用高速去卖场。

  • 2022-04-07
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面向5G移动承载网的改造和建设方案

随着5G商用的越来越近,对本地传送承载网络提出了更高要求,基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。本文介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构,以及现有传输承载网承载5G所面对的困难,提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略,并给出了山东某市SPN网络部署案例。

  • 2022-04-07
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AI芯片:技术发展方向及应用场景落地

无论云端训练还是边缘端推理,AI都需要高能效的算力支持,而AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以满足特定应用场景的AI需求,基于特定域架构(DSA)的AI芯片和深度学习加速器(DLA)应运而生,这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会,并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。

  • 2022-04-07
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5G的影响、安全性以及现状

5G网络,即第五代移动通信网络,其峰值理论传输速度号称可达每秒数十GB,是我们现用的4G的数百倍,一部1G的电影号称只需8秒就能下载完成。从2014年三星电子宣布开发出基于5G核心技术的移动传输网络,到2017年国际电信标准组织3GP RAN的会议上发布首个可商用部署的5G NR,再到现在全球多个国家和地区逐渐开始部署5G设备。看起来5G的发展算得上是一帆风顺。

  • 2022-04-06
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盘点雷达领域的新技术与新应用

雷达技术的最新突破,结合军事和商业应用的小型化、经济型、高精度雷达需求,带来了雷达技术与应用的复兴。许多即将来临的技术增长领域,如无人驾驶汽车、无人机(UAV)和各种商用/民事应用,都取决于固态雷达和一些新的制造工艺与设计方法。这复兴是军用雷达、隐身和干扰技术升级发展淘汰传统雷达解决方案的产物。先进数字信号处理(DSP)、灵活射频收发器和尖端天线技术的广泛应用正在加速这种改变。

  • 2022-04-06
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自动驾驶多模态传感器融合的综述

多模态融合是感知自动驾驶系统的一项基本任务,最近引起了许多研究人员的兴趣。然而,由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器的无对准,达到相当好的性能并非易事。本文对现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。分析超过50篇论文,包括摄像头和激光雷达,试图解决目标检测和语义分割任务。与传统的融合模型分类方法不同,作者从融合阶段的角度,通过更合理的分类法将融合模型分为两大类,四小类。此外,研究了当前的融合方法,就潜在的研究机会展开讨论。

  • 2022-04-02
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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