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算力电力协同典型案例集(2025)

算力作为数字经济时代的新型生产力,正加速成为推动经济社会高质量发展的核心引擎。近年来,国家发布多项政策文件,将“算力与电力协同”“算力与绿色电力一体化融合”“促进绿色低碳算力发展”列为重点任务。在这一政策导向与发展需求下,全国多地涌现出如源网荷储一体化算力中心、算力电力优化调度项目等创新实践,不断丰富算电协同发展的新模式与新路径。

  • 2025-11-06
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算力行业未来网络技术发展系列白皮书(2025):算力城域网白皮书(2025版)

2025 年初 DeepSeek的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮,带动大模型训练成本和推理成本的快速下降,驱动算力需求爆炸式增长城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁,各类新兴算力业务对城域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国电信在 2024年发布了《算力城域网白皮书》,首次提出算力城域网。

  • 2025-11-06
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AI和可持续性-孪生转型如何成功

世界正处于十字路口:数字化、AI和可持续性不再是可选的选项--它们已成为必需。罗兰贝格发现,同时推动AI和可持续性转型的企业能够产生强大的协同效应,并因此踏上双重转型之旅。德国Fraunhofer学会将双重转型定义为企业内部数字转型与可持续转型之间的动态协同作用。根据Fraunhofer学会的说法,数字化,包括AI的整合,是推动可持续性举措的强大催化剂,而可持续性则为指导和塑造数字化进步提供了有意义的框架。简单来说,我们需要让AI解决更好的问题--可持续性就是其中之一。

  • 2025-11-06
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数字孪生在智能工厂的创新实践

物理系统的一种生动的数字化表示形式能够动态更新以模拟物理系统的结构、状态和行为,并用于驱动业务收益。保真度要求,扫描频率(设备是否经常更改设置?),数据延迟、连接细节(实时性如何?)

  • 2025-11-06
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中服云设备健康技术方案

基于物联网、大数据、人工智能等先进技术的设备健康监测与维护系统,通过对设备工艺参数、状态参数、运维数据等进行海量数据关联分析,结合专家经验、机理知识与AI建模,形成状态监测、故障诊断、寿命预测等各类健康模型,实现装备运行状态的监测、预测、判别以及管理,完成智能运维任务规划及基于设备状态的智能维护,从传统的基于事件的事后维修或定期维修,变为面向设备实时状态的预测性维护。

  • 2025-11-05
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算力网络运载力指数评估报告(2025年)

随着人工智能技术的蓬勃发展及我国数字化转型的不断深入,各类数字化应用对算力资源的需求持续增长。作为新型信息基础设施的重要组成,算力网络已成为支撑计算、存储以及网络资源按需灵活调度的关键承载底座,其运载力质量对算力运送及调度效率至关重要。2023年10月工业和信息化部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,明确提出提升算力高效运载质量,强化算力接入网络能力,提升枢纽网络传输效率。2025年5月工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》,提出要优化算力设施互联,强化算力通信网络质量监测评估,持续增强网络运载能力。

  • 2025-11-04
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2025大模型厂商全景报告

首先,新技术与新产品正在持续突破通用大模型的边界,多模态、Agent 能力等创新不断涌现,同时市场快速催生了一体机、推理加速平台、Agent 开发管理平台等面向企业落地的新型解决方案解决了困扰企业已久的工程化和成本挑战。

  • 2025-11-04
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中国企业应用AI成熟度 AIM2模型报告

我们正处在一个由人工智能(A)定义的时代。这场以大模型为代表的技术浪潮,已不仅是推动增长的变量,更是重塑产业格局、定义未来的竞争法则。它深刻地改变着供需两端,一个由A驱动的、规模巨大的新兴市场已然成形。对于每一位企业家而言,投身于这场变革已非选择,而是必然。

  • 2025-11-04
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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