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互联网交通大数据时代下智能交通系统ITS

道路交通摄像头、电子卡口、电子警察等系统在保障城市安全、维持交通秩序的同时,也在不断产生大量数据信息,合理利用这些大数据信息,不仅能够节约时间,也能大大提高交通工具和道路的使用效率,减少能耗。 在“互联网+”背景下,智能交通大数据技术的应用,不仅将“先知”逐渐变成现实,更建立起车、路、人之间的网络,通过整合信息,最终为人(车内的人和关注车内人的人)提供服务,使得交通更加智能、精细和人性;对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力,提高他们的决策能力和管理交通的能力。

  • 2021-06-24
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打造基于阿里云物联网平台的业务模型

工控模式下的物联网开发 优点:无需重新学习,项目重构代价小(针对早期工控从业者) 缺点:不适合批量化,规模化物联网项目开发 云平台下的物联网开发 优点:高安全,高并发,接口统一,适合规模化实施 缺点:知识点众多,有一定的学习曲线

  • 2021-06-24
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智慧城市运营管理平台解决方案(61页 PPT)

聚焦全面融入长三角一体化发展首位战略和建党百年重大时代坐标,通过实施规模设计引领、文化传承复兴、城市有机更新、美丽镇村建设、人居环境提升、绿色生态治理“六大行动”,全面增强嘉兴综合实力、人文魅力、宜居活力和国际影响力,努力把嘉兴建设成为全球最佳人居环境。

  • 2021-06-23
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汇通天下智慧物流园区解决方案

数字化、无纸化、自动化、零接触业务作业 提高月台利用率20%;减少场站调度人员50%;减少车辆等待时间33% 基于AI/高精度定位的安全行为识别,安全风险降低90% 园区增值服务,实现98%成本数字化 基于NB-IoT智能安防/消防/环保

  • 2021-06-23
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面向科技园区的“三网一舱”智慧园区解决方案

“三网一舱”的智慧园区解决方案以各类智能硬件设备作为数据抓手,通过数据的汇聚与抓取构建园区的数据神经网络;通过对于数据的运算和分析,构建由海量信息存储和BI分析能力的园区大脑,为园区提 供企业的多维度画像,并根据实时行为预测行动,提供点对点服务;以更多数据,更多智慧为方向, 实现园区真正的可伸展的智慧园区

  • 2021-06-23
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软通动力智慧园区

软通劢力拥有深厚的行业积累和领先的技术实力,可以为客户提供端到端的数字化产品和服务,包括软件不技术服务、数字化转型咨询、创新数字化解决方案和数字化平台运营等;在10余个重要行业服务赸过1000家国内外客户,其中世界500强企业客户赸过90家,为各领域客户创造价值

  • 2021-06-23
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盛原成工业IOT解决方案-SLM

设备全生命周期管理,将相关知识库数字化、体系化,显著提升装备企业的管理水平,降低对人员的依赖 设备远程监控,远程诊断,远程运维,降低企业售后服务成本,提升客户满意度。 在线商城销售,用户可在线采购设备配件、耗材、设备,提升交易效率; 售后服务全要素在线化,提升售后管控力度,提升服务质量及服务效率; 预测性维护,设备故障提前预知,通知客户提前维护,减少设备故障,提高设备使用寿命

  • 2021-06-23
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顺舟智慧城市照明物联网解决方案

智慧城市通过物联网、大数据、云计算等技术,完善城市公共服务,改善城市生活环境,使城市变得更智慧。智慧路灯是智慧城市概念下的产物,随着“智慧城市”建设的日益推进,利用路灯逐步智慧升级打造的物联网信息化网络平台将发挥更大的作用,从而拓展城市智慧化的管理服务。作为智慧城市的基础设施,智慧照明是智慧城市的重要组成部分,而且智慧城市还处于初步阶段,系统构建太复杂,城市照明是最佳的一个落脚点。智慧路灯可以融入信息交互系统和城市网络化管理的监控体系之中,而且作为重要的信息采集载体,路灯网络可以延伸到公共安全监控网、WIFI 热点接入网、电子屏信息发布信息、道路拥堵监测网、停车综合管理网、环境监测网络、充电桩网络等,实现 N+ 网络合一的智慧城市综合载体和智慧城市综合型管理平台。

  • 2021-06-23
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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

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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