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车联网四大商业模式及案例研究

车联网是指是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信协议和数据交互标准,在车与车、车与路、车与行人、车与互联网等之间,进行无线通讯和信息交换的大系统网络,是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。

  • 2021-03-19
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联想5G+MEC车联网解决方案

2021年3月18日上午,联想集团主办的5G智慧交通高峰论坛暨中国联通&联想集团 “5G+MEC车联网解决方案”发布会在北京中关村软件园国际会议中心隆重举行,该方案的发布首次向业内阐述了5G和边缘计算在车联网领域的应用和整体解决方案。来自中国联通、中国信息通信研究院、联想集团云网融合事业部、联想研究院、中国汽研、中车智驭、腾讯、亚信安全、华恒铭圣、新石器、速腾聚创、慧尔视、四维图新、众望可信等机构的行业专家共同分享行业最新趋势,讲解成功案例,并基于中国联通与联想集团的“5G+MEC车联网解决方案”及众多行业示范应用展开深入探讨,会上中国联通与联想集团联合发布了《5G+MEC+V2X车联网解决方案白皮书》。

  • 2021-03-19
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无锡市人民医院医疗物联网建设方案

无锡市人民医院结合无锡物联网高速发展契机,成立了“医疗物联网”院士工作站,探索医疗物联网应用和发展,持续优化医疗安全、质量、服务。目前医院主要实施了8 个物联网应用项目,分别为:医疗废物追溯管理系统、静脉输液监测系统、生命体征动态监护系统、智能床位监测系统、婴儿防盗系统、镇痛泵管理系统、设备定位管理系统和冷链管理系统。

  • 2021-03-19
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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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仓储物流技术发展趋势分析

随着工业4.0发展,产品定制与个性化服务已逐渐成为市场发展的重要趋势,这对现代物流系统提出了更高要求。仓储物流系统(Warehousing Logistics Systems)作为物流与供应链的核心环节,其作业效率、服务质量和运营成本一直是企业重点关注的指标。高效合理的仓储物流系统可以帮助企业加快物资流动的速度,降低成本,保障生产顺利进行,并可以实现对资源的有效控制和管理。现代“仓储”已经不是传统意义上的“仓库”、“仓库管理”,而是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储,是以满足供应链上下游需求为目的,在特定的有形或无形场所,运用现代技术对物品进出、库存、分拣、包装、配送及其信息进行有效计划、执行和控制的物流活动。显然,仓储物流技术(Warehousing Logistics Technologies)是企业建立先进合理仓储物流系统的关键。

  • 2021-03-19
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西门子数字化服务

制造业通过数字化赋能企业管理运营并创造价值,无疑已经是当下的大势所趋,特别是在过去的 2018 和 2019 年,我们看到全球的制造业企业都在积极思考和尝试,寻求在数字化、智能化方面的突破与提升。

  • 2021-03-19
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2021中国人工智能应用趋势报告

作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,快速催生新产品、新服务、新业态,培育经济发展新动能,重塑经济社会运行模式,改变人类生产和生活方式,促进经济社会发展的大幅整体跃升。

  • 2021-03-19
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“碳中和”的“加减”机会

为实现“碳达峰”、“碳中和”的目标,几乎所有行业均面临“加”和“减”的变化。“加”是指“碳中和”任务下的新增需求,而 “减”则来自于供给收缩及结构调整。但不同行业的侧重点和受益程度有所不同,整体可以分成三类: ? (1)“加”上有强新增需求的行业,包括电新、新材料、环保等。 ? (2)“加”“减”两端均有所体现的行业,包括电力、有色、煤炭等。 ? (3)“减”上反应生产端有结构调整的行业,包括钢铁、建材、化工、石化、交运、建筑等。

  • 2021-03-19
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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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