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5G应用前瞻云VRAR车联网无人机

体系化地梳理了5G产业最新进展,包括频谱、技术、牌照、芯片、终端等,并阐述了5G设备的变局及其投资机会,并在市场上率先提出“5G投资两段论”,建议关注5G硬件的同时,也要关注5G应用。针对性地研究了5G应用之一“物联网”,并聚焦重点,指出了2019年物联网投资的三个重要方向:一-是 新基建助推三表NB化;二是智能音箱引领智能家居进入新阶段;三是5G赋能车联网,自动驾驶走向现实。

  • 2021-03-30
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工业互联网发展应用指数白皮书2020年

当前,世界经济遭受疫情严重冲击,全球产业格局和经 贸规则历经深刻调整,加之新一轮科技和产业革命的猛烈冲 击,全球经济正遭遇前所未有的挑战。我国经济已由高速增 长阶段转向高质量发展阶段,旧的发展动能越来越难以为继。 2020 年6 月30 日,中央全面深化改革委员会第十四次会议 强调,“加快推进新一代信息技术和制造业融合发展,要顺应 新一轮科技革命和产业变革趋势,以供给侧结构性改革为主 线,以智能制造为主攻方向,加快工业互联网创新发展,加 快制造业生产方式和企业形态根本性变革”。在此背景下,推 动产业体系新旧动能转换,充分发挥工业互联网对实体经济 增长的引擎作用,越来越成为各界的共识。

  • 2021-03-30
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车辆高精度定位

车联网具有技术整合、信息共享、产业融合的特点。车联网将定位技术、传感器技术、通信技术、互联网技术等多种先进技术有机的运用,并由此衍生出诸多增值服务。其中,定位技术是车联网的关键技术之一,是实现车辆安全通行的重要保障。在车联网应用中,不同的应用场景对定位的要求也不同。例如辅助驾驶中对车的定位精度要求在米级,而对于自动驾驶业务,其对定位的精度要求亚米级甚至厘米级。虽然对定位精度要求不同,但定位的连续性是车联网业务安全可靠的必要前提,考虑到环境(遮挡、光线、天气)、成本以及稳定性等因素,单纯采用某一种定位技术并不能满足车联网业务的定位需求。

  • 2021-03-30
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5G赋能智慧城市白皮书

随着经济社会的快速发展和加速转型,传统城市管理模式的局限性日益显现。随着全球城市化进程的加快,为了应对人口、资源、环境等对城市发展的挑战,全球各国都以“智慧城市”建设作为全新的城市发展理念和实践路径。而传统智慧城市建设中,由于细分智慧应用领域众多,建设内容广,城市在规划发展建设中容易失焦;另外,地区行业发展水平和资源禀赋不同也限制了智慧城市整体建设落地;其次,投资规模大、商业模式不清晰,使用技术缺乏统- -标准,数据信息碎片化严重,也使得智慧城市建设在推进时无法有效形成社会合力,阻碍智慧城市发展,挑战城市管理者、建设者和经营者的智慧。

  • 2021-03-30
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新型城域物联专网建设导则

建设“物联,数联、智联”三位一体的新型城域物联专网是本市做强城市大脑,细化城市神经元的重要组成,为加强对城市管理和社会治理智能化及标准化的指导和规范,特制定《新型城域物联专网建设导则》(简称“导则”)。本导则是对上海市新型城域物联专网的物联感知、数据规范及算法、平台架构、综合应用、安全保护等方面进行规范。其中,总则部分阐述了编制目的、适用范围、符合性说明等,术语和定义部分汇总了主要的专用术语,并进行定义或说明。

  • 2021-03-29
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数据标准管理实践

本白皮书结合了国内外数据管理相关理论知识的最新成果,以及国内数据标准管理的实践经验,对数据标准管理进行了深入探讨。重点辨析了数据标准以及相关内涵,梳理了数据标准分类及体系,概括了数据标准管理的组织架构和制度体系,总结了企业开展数据标准管理面临的挑战,并提出了相关实践建议。相信本白皮书对国内各行业从事数据治理工作的管理者、实践者和研究者都将具有一定参考意义。

  • 2021-03-29
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中国工业百强县市百强区发展报告2019年

县域工业竞争力评价立足五大理念,以高质量发展为导向,旨在挖掘典型经验示范,探究发展制约因素,推进创新驱动战略。与县(市)相对,市辖区作为城市主体的一部分,工业布局、发展方向、配套产业、管理模式和制约因素都有所不同,更多代表了城市经济的发展情况。因此,结合市辖区实际,也开展了工业竞争力评价。工业百强县(市)、百强区是两类县级行政单位工业发展的典型样本和先进示范,分别贡献了全国16.7%和19.9%工业增加值,是我国实施创新驱动发展战略、推动城乡区域协调发展、发展开放性经济、深化经济体制改革、建设现代化经济体系的重要载体。

  • 2021-03-29
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数据基础设施白皮书2019

人类社会几千年来经历了农业经济、工业经济,如今已经进入到数字经济时代。根据联合国《2U19年数字经济报告》的统计,数字经济的规模估计占全球生产总值的4.5%至15.5%之间,其中中国和美国是引领世界数字经济发展的核心。《中国互联网发展报告2019》指出,2018年,中国数字经济规模达31.3万亿元,占GDP比重达34.8%,数字经济已成为中国经济增长的新引擎,正在深刻改变全社会的生产和生活方式。

  • 2021-03-29
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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

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