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智能驾驶深度研究:重构产业链生态

主要玩家不断外延业务边界,算法/ / 芯片 /OS 等 Tier2 呈现向 Tier1 进阶趋势,整车厂则逐步将前端供应链纳入自身业务范畴:Tier2 供应商- -以中科创达为例,2020年中科创达与广汽签署战略合作协议,成立智能汽车软件技术联合创新中心,双方将共同研发智能网联汽车平台,打造智慧互联汽车生态圈; 整车厂- -以广汽为例,自主研发的ADiGO智驾互联生态系统,打造自动驾驶、智能网联、云平台、大数据平台4大系统;

  • 2021-10-25
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中国数字基建的脱碳之路

主要采用文献研究和模型分析两种方法。第二章通过文献综合分析了数字化技术帮助全社会实现减排的积极作用,以及数字基础设施自身面临的能耗和碳排放问题。第三章通过收集中国范围内的最新数据并建立数学模型,全面梳理了 2020 年以数据中心和 5G 为代表的数字基础设施的用电量和碳排放现状。结合 2035 年是中国远景目标纲要编制与建设数字中国的重要时间节点,我们尝试对 2035 年数字基础设施的能耗和碳排增长进行远期预测。第四章通过文献研究与专家访谈的方式,提出了中国数字基础设施行业应用可再生能源的重点路线。第五章在此基础上提出了相关政策与企业建议,为该行业迈向碳中和提供可行的解决方案。

  • 2021-10-25
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智能网联汽车产业化进程的挑战与对策

智能网联汽车,实质上是一个典型的信息物理系统(CPS),是大规模网联应用实时协同计算环境的新一代交通系统,以数据融合与服务融合,共同实现物理?虚拟双向交互与协同,也是数字孪生系统的典型应用案例。

  • 2021-10-25
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智能世界2030

华为“智能世界”研究团队与1000多名来自各个行业的学者进行交流,悉心聆听数十家客户的想法,广泛征求合作伙伴的意见。研究团队分析了国际组织、科学期刊和咨询公司的大量数据,并结合华为自身的洞察和判断。研究团队组织了2000多场研讨会,让思想在交流中碰撞出智慧的火花。

  • 2021-10-25
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清华大学:智能制造与企业转型

产品质量问题突出缺乏世界知名品牌国家监督抽查产品质量不合格率高达10%(2019年5.9%),制造业每年直接质量损失超过2000亿元,间接损失超过万亿元;我国制造业质量竞争力不强,缺乏世界知名品牌。

  • 2021-10-25
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智慧建筑平台解决方案的场景简析和生态系统

智慧建筑管理平台(Smart Building Operating System,下文中也叫微瓴)是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统,针对于建筑内的硬件、应用、服务等资源,提供物联、管理与数字服务,赋予建筑综合协同的智慧能力,并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统。

  • 2021-10-18
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智慧病房设计方案:以场景为核心的智慧病房设计

伴随着互联网、物联网、大数据和人工智能的飞速发展,智慧医疗在医疗服务体系中将扮演越来越重要的角色。

  • 2021-10-18
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基于LFM+AIoT算法的时拓三维数字空间解决方案

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。在行业内有个十分形象的比方,

  • 2021-10-18
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竞争对手分析

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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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