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数据治理实践:元数据管理架构的演变(从1.0-4.0)

近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

  • 2021-08-26
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SCADA、物联网和MES之间的联系与区别

比较SCADA与MES两者系统,SCADA在资料撷取与监控的强大效能,终究非MES所能全面取代,而就功能取向来看,MES最主要的作用仍在于管理,在自动化平台的资料流中,SCADA是属于资料提供者,而MES是接受者。

  • 2021-08-26
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数字化时代:整合,或被整合

处于数字化时代,消费端已经完全被数字化打穿,坐在家里,一个消息推过来,原来千里之外的老家,爸爸给我发了一个快递,大概3天后到达。 而在产业端,这样的场景也正在被集成中,随着价值链被数据和算力完全打通,数字化能快速的穿透所有上下游,行业的边界,传统的分工都被打破,谁能够借助数字化的力量快速占据产业链上下游,谁就能获取和控制更多地优质资源,谁就能够在产业的重新整合中占据优势。

  • 2021-08-26
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数字化工厂顶层架构分析

近几年,随着多部委及地方政府对数字化转型的呼声越来越高,涌现了一大批相关的企业,市场上也出现了很多参差不齐的软件产品,很多企业在购买、实施后往往很难达到预期的效果。那么,在数字化改革的进程中,我们到底应该怎么做呢?

  • 2021-08-26
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物流行业内卷下,网络货运平台如何反内卷求发展?

受国家对资本市场以及互联网企业政策的调整影响,资本对行业的投资将会暂时呈现观望态势,他们对行业的投资将会变得更加谨慎和严格。这其中也包括对物流行业的投资。资本市场不能变现,外部资本进入速度放缓,这必然会对物流企业的资金链产生影响。对这些企业而言,融资将变得更加困难,尤其是一些新创公司和竞争力不强的物流公司,所以,今后一段时间内,一些暂没有自我造血功能的物流公司资金将会严重吃紧。全行业都在内卷的情况下,整车物流行业最卷。中国整车物流发展历史三十年,是泛公路运输行业最大的细分赛道,但由于参与主体零散传统、进入门槛低、行业标准不完善及约束匮乏等原因,未形成规模协同效应,存在资源利用率低、运力浪费、竞争混乱等现象,亦不受资本的青睐。存量竞争下,平台化、整合化、智能化越来越成为整车物流企业为适应变化而不断探索的命题。

  • 2021-08-23
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石灰石工序无人值守方案的应用

智能制造将成为新型干法水泥技术的发展方向,介绍了由石灰石在线分析仪、三维数字化矿山技术和Industrial IT 800xA系统自动控制回路组成的石灰石工序生产的无人值守系统及具体实施方案,大幅度提高了水泥生产线石灰石原料的稳定性和品质的合理性。

  • 2021-08-19
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大湾区物流市场机遇前瞻

作为我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,粤港澳大湾区内地九市*的物流地产发展有着得天独厚的先天优势。目前,粤港澳大湾区内地九市集中了全国11%的非保税高标物流地产。在本期的中国物流地产市场系列报告中,我们将聚焦建设中的世界第四大湾区,梳理并介绍大湾区内地九市的物流地产市场格局。

  • 2021-08-17
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施工试验方案

施工试验方案

  • 2021-08-16
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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