智能起重机的控制系统与关键技术

随着工厂自动化环境的提升，其中的桥式起重机控制方式亦在由人工控制向自动化、智能控制、远程管理方向发展。为适应新的市场需求，研发适合起重行业智能化发展的技术和产品，通过对国内外智能起重机的智能化技术发展状况和市场需求的调研，结合自动化生产、信息化车间的管理与调度、智能制造加工工艺，对起重机的自动化、信息化、智能化的等关键技术的发展进行研究。借助自动化技术、信息技术、智能控制技术、互联网技术等工具，起重机械的使用、管理可从单一的人工操作、检查向自动化操作、在线监控、远程维护与技术支持转变，进而形成一整套的桥式起重机智能控制平台，提高桥式起重机械产品的性能与竞争力。

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“十四五”时期我国工业的重要作用、战略任务与重点领域

工业是最主要的物质生产部门，为居民生活、各行业的经济活动提供物质产品，这一重要作用是其他任何产业部门都无法替代的。可以说，没有现代化工业，经济活动就会缺乏运行的物质基础，我国就会在国际竞争中处于被动，就不能有力应对自然灾害、传染病疫情等重大突发事件，亦难以有力有效维护国家安全、保障人民安居乐业。

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十四五时期我国装备制造业突围路径的思考

本报告首先介绍了中国装备制造业自建国以来的发展历程，尤其是在改革开放40余年中，我国重大的技术装备，在跟随发展中前进，在合作中成长，在创新中超越，整体取得了巨大的成就，然后分析了当前我国装备制造业发展存在的不足和差距，探讨了其中的原因，最后对未来发展方向进行了展望，并提出了相应的政策建议。

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十四五”期间我国装备制造业发展趋势特征分析

“十三五”时期是我国装备制造业提质增效、转型升级的重要时期，在制造强国建设进程中发挥了重要的支撑引领作用，工业机器人、高端数控机床、工程机械等重点装备制造领域均取得了显著成就。展望“十四五”，面对全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，国际经贸关系错综复杂，世界经济低迷，以及新冠肺炎疫情影响广泛深远等形势，我国装备制造业发展机遇与挑战并存。我们认为：“十四五”期间，我国装备制造业将以智能化、服务化、绿色化及产业基础再造等方向，保持稳定发展态势。

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新工业化与“十四五”时期中国制造业发展方向选择

在新一轮科技革命和产业变革的推动下，制造业发展的绿色化、智能化、服务化和定制化趋势不断凸显。为顺应新技术革命及工业发展模式变化趋势，需要对传统工业化理论进行修正和创新。其中，对工业化水平的判断标准从三次产业比重标准为主回归到工业技术水平本身，并且要把数字化、网络化、智能化作为判别现代化工业水平的关键标准。新工业化理论要用知识密集型复杂劳动取代简单劳动成为生产函数中的劳动要素投入，并把数据作为新的重要生产要素纳入分析框架，同时还要把资源与环境、温室气体减排作为生产函数的硬约束。比较中国、美国、日本制造业智能化、服务化、绿色化发展水平，结果显示，与发达国家相比，中国工业化水平差距较大。“十四五”期间，中国制造业的发展要由规模扩张转向增强数字化和智能化技术创新及应用、产业升级要指向现代产业体系构建、结构调整重点是促进产业融合发展、发展空间优化要转向全球价值链构建。

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边缘节点的需求分析和核心技术研究

本文分析了来自5G、IoT 和CDN的边缘计算需求，对边缘计算的总体架构进行了研究。边缘节点作为数据中心网络中的一个重要组成部分，边缘硬件、边云协同和边边协同的技术发展将会非常重要。未来，需要解决好技术碎片化和布局等问题，促进边缘节点的更快发展。

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基于云原生的边缘计算开源框架研究

随着5G的到来，边缘应用的数据量和终端的数量迅速增长。根据IDC预测，到2023年，全球联网设备将会达到489亿，大部分数据都在终端形成、积累，传送到云端，进行数据处理，再返回到终端指导业务。这一系列动作将对网络带宽产生数百Gbps每秒的超高需求，不仅会存在延迟，还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题，用户体验无法保障。因此需要将算力从中心迁移至边缘，减少中心网络及算力压力。

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MEC边缘云赋能5G行业应用、边缘计算的七项核心技术、边缘计算智能制造业的关键驱动力和优势

随着日渐成熟的SDN/NFV、大数据、人工智能等技术，5G网络将成为各行业数字化转型的关键基础设施。5G万物互联下的新型业务呈现更低时延、更大带宽、更加智能的特点，传统竖井式网络架构在资源共享、敏捷创新、弹性扩展和简易运维等方面存在明显不足。为了有效满足未来eMBB、mMTC、uRLLC等业务需求，夯实行业竞争力，全球运营商纷纷开展网络重构和转型，构建以DC为核心的全云化网络。同时，随着3GPP5G标准陆续制定完毕，我国5G预商用的时间表也提前到了2019年。美国、欧洲、日韩纷纷高调宣布加大5G投资，各类5G行业应用也在等待合适的时机爆发和井喷。MEC边缘云作为5G网络架构中的关键一环，如何利用MEC边缘云赋能5G行业应用，是在5G来临的前夜，整个行业所急需思考的问题。

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