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一文探讨灯塔工厂内涵、架构设计及标杆案例实践

2018年,由世界经济论坛和麦肯锡共同推出,灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。

  • 2025-01-08
  • 阅读582

一种基于图像增强和改进卷积神经网络的新型智能轴承故障诊断方法

轴承故障诊断对确保设备正常运行至关重要。然而,机械设备的工作环境通常非常恶劣,在实际工业过程中,故障数据的收集受到限制,出现了故障样本不足的问题,这使得深度学习模型的特征提取能力急剧下降。

  • 2025-01-08
  • 阅读604

西安交大:数字孪生综述-架构、使能技术、安全防护和以及未来展望

通过与其物理实体实时互动、数据同步和高效协同,数字孪生有望能够推动自主智能和安全高效的各类智慧城市服务。通过将海量物理实体及其数字孪生体通过孪生体内和孪生体间通信相互连接,数字孪生网络(Internet of Digital Twin, IoDT)可实现海量物理/虚拟实体之间的自由数据交换、动态任务合作和高效信息聚合。然而,随着IoDT不断整合各种新兴技术以孕育新生态,各类已知/未知的安全漏洞和隐私侵犯阻碍了其广泛部署。此外,诸如去中心化结构、信息中心式路由和语义式通信等IoDT的内在特点为IoDT中的安全服务提供关键挑战。本文对IoDT的系统架构、关键支撑技术以及安全和隐私问题进行了深入调研。具体地,我们首先探讨了信息物理融合交互的新型分布式IoDT架构,并讨论了其关键特性和通信模式。随后,我们调研了IoDT中安全和隐私威胁的分类,讨论了主要的研究挑战,并回顾了最先进的防御方法。最后,我们指出了与IoDT相关的新趋势和未来研究方向。

  • 2025-01-08
  • 阅读949

一种基于云端大数据的锂电池早期异常诊断、定位及分类策略

?本研究开发了基于云的分层异常检测方法。该方法包括提取电压最大偏差均值等异常特征信息,进行初始风险筛选,通过裁剪误导窗口辅助机器学习,进行整车级、单体级的异常检测,并进行类型划分,最后采用25辆实际车辆运行数据进行验证。实验结果表明,该方法具有良好的检测精度和泛化能力,能够有效评估电池异常,有望应用于云端平台实现大规模电动汽车安全监管。

  • 2025-01-08
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36页PPT|三一集团灯塔工厂建设方案

三一集团是首个在制造领域获得数字化转型“全球灯塔工厂”企业。采用了物联网、云计算、大数据等多种技术手段。数字化转型使三一实现了全面的信息化管理,通过ERP、CRM、HRM等信息化系统的协同运作,实现了企业资源的高效利用和优化。三一重工的数字化转型之路不仅推动了企业自身的升级和转型,也为整个工程机械行业注入了新的活力和动力。

  • 2025-01-08
  • 阅读497

2024年人工智能应用场景优秀案

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能成为世界各国积极抢占的战略制高点。各国纷纷从战略层面布局人工智能发展,争夺新一轮国际科技竞争的主导权。党中央高度重视人工智能技术发展,习近平总书记在党的二十大、党的二十届三中全会、中央经济工作会议、全国科技大会、全国教育大会等重要会议上,多处、多次作出重要指示,强调要努力抢占人工智能发展的战略制高点,促进人工智能同经济社会发展深度融合。李强总理对大力推进人工智能创新发展提出明确要求,在今年全国两会上对开展“人工智能+”行动作出专门部署。

  • 2025-01-07
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机遇之窗:解码中国高等教育产业未来蓝图

随着当前社会向信息化、数字化、智能化时代迈进,科学技术水平及相 关人才成为推动经济社会发展的关键性因素。高等教育作为教育领域的 龙头,承担着培养具有创造性思维和创新性能力人才的重要职责。改革 开放以来,中国高等教育普及化水平不断提高。直至2024年,中国新增 劳动力平均受教育年限超过14年,接受高等教育的人口已达到2.5亿,国 民文化素质得到全面提升。

  • 2025-01-07
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吉利汽车:探索中国汽车品牌全球化发展之路

汽车产业一定是全球化协作的产业,中国车企加速来到了全球汽车产业重塑的历史关口。走向海外 技术创新是根本,原创性、颠覆性的科技成果。

  • 2025-01-07
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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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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

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