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2019-2020年工业互联网深度报告

工业互联网作为新基建的重要环节,是智能制造的核心基础,也是 TMT技术演变的必然。5G 技术解决工业领域成本端、传输端及产业链协同的痛点,成为工业互联网重要的业务支撑。综合产业格局,工业互联网可划分为边缘控制、网络连接、平台汇聚、数据应用四层次,各层次重点公司将充分享受 5G 后周期工业互联网应用的红利。

  • 2021-05-21
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2021数字化转型白皮书

当前,以云计算、大数据、物联网、人工智能、5G为代表的Cloud2.0新技术集群的融合发展,推动着技术范式的转变,并与各行各业广泛渗透和融通,成为新工业革命的主要驱动力,是改变生产生活方式、产业变革升级的强大新动能。截至今年6月,我国制造业重点领域企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到51.1%和71.5%,工业互联网平台生态加速构建,政务、金融、医疗、能源、交通等领域大数据的应用也在进一步拓展。2019年,我国数字经济规模达到35.8万亿元,占GDP比重达到36.2%,增速超过同期GDP增速7.85个百分点。可以说,数字经济已经成为当前发展最快、创新最活跃、辐射最广泛的经济活动。

  • 2021-03-19
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20205G与工业互联网融合应用发展白皮书

5G 是新一代移动通信系统,5G 与工业融合之后,逐步成为支撑工业生产的基础设施。5G 与工业生产中既有研发设计系统、生产控制系统及服务管理系统等相结合,可以全面推动5G 垂直行业的研发设计、生产制造、管理服务等生产流程的深刻变革,实现制造业向智能化、服务化、高端化转型。

  • 2021-02-07
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5G应用场景研究(2021)

5G即第五代移动通信技术,相比于3G/4G具有大宽带、高速率、广连接等特性。5G的商用将开启万物互联的时代,加速推进AI、物联网等产业的发 展,数字产业对通讯基础设施的依赖将使得5G新基建将成为疫情之后提振经济的重要驱动。欧美、日韩等多个国家将5G产业发展上升到国家战略层面,并从政策层面鼓励运营商加大5G基础设施建设,加速开启5G商用。中国已建成全球最大的5G网络,基站数量达70万个。未来2~3年,全球5G终端出货量将占智能手机的一半,其中,一半以上的中国消费者具有较高的换机意愿。就现阶段的5G市场反馈而言,用户对5G网速的满意度较高,套餐资费和信号覆盖仍有一定的提升空间。

  • 2021-10-25
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重庆邮电大学魏旻:基于IPv6的工业互联网技术、标准及其在智能制造的应用-OICT学院(1)

中国工业互联网研究院数据显示,2019年中国工业互联网增加值规模为3.41万亿元,名义增速达到22.14%;预计2020年中国工业互联网产业增加值规模将达到3.78万亿元,占GDP比重将升高至3.63%,产业增加值规模持续扩大。

  • 2021-06-22
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联通发布 6G 白皮书

5G 商用化进程启动一年后,5G 发展速度远超 3G、4G 同期。截止到 2020 年底,全球部署的 5G 商用网络超过 100 张,用户数超过 2 亿。第 2 版 5G 国际 标准(3GPP Rel-16)已于 2020 年 6 月冻结,该 5G 标准化版本聚焦基础功能增 强、新特性引入、垂直行业扩展三大方向, 核心是为垂直行业赋能。当前通信 运营商和设备商也在努力推动行业应用与网络部署,5G 智能制造、智能矿山、 智能医疗等行业标杆应用不断涌现,推动 5G 赋能千行百业。从 2019 年到 2020 年,随着全球 5G 商用化进程的加快,全球多区域国家和组织已陆续启动 6G 研 究计划,并开始逐步加大投入和支持力度。

  • 2021-03-25
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6G全新策略路径白皮书

11月3日,科技部会同国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、中科院、自然科学基金委在北京组织召开6G技术研发工作启动会。   会议宣布成立国家6G技术研发推进工作组和总体专家组,其中,推进工作 组由相关政府 部门组成,职责是推动6G技术研发工作实施。

  • 2021-03-25
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互联网+智慧党建设计方案

习近平总书记指出“ 将手机等新技术应用到党建工作中,既是信息化时代发展的客观要求,也是党建工作与时俱进、改革创新的重要体现。 建设全国基层党建工作手机信息系统,找到了现代科技与基层党建工作一个新的结合点,创新了党的工作方法和手段,丰富了党员教育、党建宣传的形式和手段,对于推进基层党组织工作信息化,畅通党内信息上下互通渠道,扩大党的工作的影响力和覆盖面,推动学习型党组织建设,具有十分重要的意义。要注意总结经验,不断完善,积极开发新的功能,努力扩大覆盖面。”

  • 2021-08-23
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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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