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新能源汽车电池托盘的应用与发展趋势

汽车重量是制约新能源汽车行驶距离的重要因素,轻量化技术的应用可降低整车重量,因此车身轻量化已成为行业重点关注的问题。电池托盘是新能源汽车电力系统的重要组成部分,是电池系统安全性的重要保障;其重量占电池系统的20%-30%,它需要高精度、耐腐蚀、耐高温、抗冲击等性能,所以材料的选择需要综合多方面因素进行考虑。

  • 2024-04-24
  • 阅读1602

2021年中国电子信息制造业发展形势展望

目前,我国电子信息制造业在产业规模、结构化调整、自主创新等方面均取得了长足的发展,同时,人口红利日趋消失,高质量、低成本需求日益强烈,也推动制造领域的技术革命,自动化、智能化的生产升级迫在眉睫。2020年新冠肺炎疫情全球蔓延,电子信息制造业仍保持稳定增长。2021年已过去三分之一,“十四五”也在陆续启动,在这个新阶段,我国电子信息制造业将迎来哪些挑战和机遇?未来电子信息制造将会怎样发展?本期《自动化博览》与读者分享一篇行业发展报告,该报告基于2020年中国电子信息制造业发展形势,结合我国相关政策举措及全球产业、技术、工业经济现状,分析2021年电子信息制造业基本形势,探讨行业关键问题和应对策略。

  • 2022-02-06
  • 阅读1595
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数字孪生配电网关键技术及其研究展望

介绍新型电力系统中配电网面临的挑战、配电网新形态与数字化转型,分享数字孪生配电网应用需求及关键技术研究进展。

  • 2023-09-13
  • 阅读1587

数据资产运营体系:数据资产价值评估

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,正式将“数据”作为一种新型的生产要素写入文件,并明确提出了加快培育数据要素市场发展的策略。数据要素市场化配置上升为国家战略,其重要性进一步凸显。数据资产是企业数字化转型的重要载体,而基于数据驱动的数据资产运营是企业数字化转型成功与否的关键。 数据资产运营的核心目标是实现以价值为导向的持续运营能力提升,其关键在于补全数据资产价值评估环节,多维量化分析企业数字资产价值并为企业数据资产价值运营决策提供支持,真正意义上的做到数据资产运营的价值闭环,有效盘活数据资产价值。

  • 2021-08-19
  • 阅读1579
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2019年中国网络安全发展形势展望

展望2019年,全球网络安全形势仍然严峻,个人信息与商业数据遭遇 大规模泄露与违规利用,针对关键信息基础设施的恶意网络攻击频发,各国在网络空间对 抗态势进一步加剧。面对新情况,如何加强网络安全建设?更好地应对网络安全威胁?更 有力地保障国家安全?赛迪智库提出了开展信息技术产品的审查工作,提升新兴领域的安 全防范能力;提升自主研发实力,构建核心技术生态圈;借助“一带一路”积极与其它国 家合作,增强我国网络空间话语权;推进网络可信身份建设,构建可信网络空间;加强安 全制度建设,全面保护关键信息基础设施等对策建议。

  • 2022-02-06
  • 阅读1577
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流程工业自动化的未来

在IT技术飞跃发展的年代,流程工业自动化的传统控制系统DCS正在步入“老态龙钟”。它的封闭性和专用性,极大地阻碍了OT与IT的深入高效的融合。 一个幽灵正在接近工业自动化的传统地盘。它巨大的潜力,将致使工业自动化厂商长期保有的业务模型变得日趋陈旧,不得不升级和转型。它还会要求厂商采用正在如潮水涌来的软件技术和来自云计算领域的实践。可以肯定的是,这一颠覆将被几乎整个新的软件技术,而非硬件技术所驱动。当这一颠覆第一次冲击连续过程自动化的时候,这些新颖的软件技术的力量和价值,将推动流程工业以及其新兴的业务模型进入许多其它的领域,包括工厂自动化FA和工业物联网IIoT。驱动这一颠覆的一个重要因素就是软件应用的容器化(containerization)。

  • 2021-09-13
  • 阅读1564
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中国核电发展现状与未来

进入新世纪以后,在“积极推进核电发展”方针的指导下,中国政府制定了核电“2020 年建成4000 万千瓦,在建 1800 万千瓦”的规划目标,核电进入一个快速发展的阶段。

  • 2024-06-05
  • 阅读1539

汽车美容及装潢业的发展前景

随着中国经济建设的飞速发展,人民生活水平的普遍提高,汽车正以前所未有的步伐迈进普通百姓的家庭。特别是中国成功加入WTO后,汽车逐渐大幅度降价,更加刺激了我国的私家车的消费。据专家预测,未来几年,我国的汽车拥有量将以每年20%的速度递增,随之而来的巨大的汽车售后市场——汽车装饰与美容,将成为一个庞大的黄金产业,同时也为从业人员提供了绝佳的机遇。

  • 2023-06-21
  • 阅读1530
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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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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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