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人工智能,不止于模型:四步实现完整工作流

工程师越来越多地致力于将人工智能 (AI) 集成到自己的项目和应用中,同时不断着 力提升自己的 AI 技能。面对 AI 问题,工程师首先要了解什么是 AI,以及如何将它纳入当前工作流,这看似简单,实则未必容易。在 Google 中搜索“什么是 AI?”会得到数百万条结果,包括不同程度的技术和相关信息。那么,对工程师而言,AI 意味着什么?人们对 AI 的关注主要集中在 AI 模型上,受此影响,工程师会迅速投入 AI建模的研究。但经历了最初几个项目后,工程师很快会意识到,AI 不仅仅是建模,它实 际 上 涵 盖 一 整 套 步 骤 , 包 括 数 据 准 备 、 建 模 、 仿 真 和 测 试 以 及 部 署 。

  • 2021-04-08
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工业物联网赋能下基于振动分析的汽轮机故障诊断与检修技术研究

在工业 4.0 浪潮推动下,工业物联网(IIoT)迅猛发展,重塑着传统工业运维格局。汽轮机作为工业关键动力源,其可靠运行对各行业意义非凡。本论文紧扣 IIoT 赋能汽轮机运维这一核心,以振动分析为切入点深入探索。开篇详述振动基础与测量原理,从振动基础概念、测量传感器原理到多元分析方法,为后续诊断打基础;依傍 IIoT 数据优势剖析振动标准与评定,确保精准运维决策。针对轴系不平衡、转子弯曲、动静碰磨等频发故障,借 IIoT 实时、海量数据挖掘故障特征与处理策略,实现早期预警。拓展至辅机振动领域,利用 IIoT 连通性规范标准、剖析案例。深入研讨 TSI 与 TDM 融合创新应用,提升智能化诊断水平。聚焦汽轮机叶片,基于 IIoT 多源监测实现故障精准识别与检修。最终阐述整机检维修工艺及缺陷处理,全方位保障汽轮机在 IIoT 加持下稳定高效运行,助力工业产业升级。

  • 2025-03-28
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机器之心&网易智企:2022人工智能技术应用实践白皮书:数字经济时代,AI加持下的技术与业务创新

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-16
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2024年度中国物流科技投诉数据与典型案例报告

2024 年,物流科技领域迎来新一轮变革与升级。京东物流全面入驻淘宝天 猫,菜鸟全面接入京东平台,再次“打破壁垒”。此外,菜鸟无人车亮相,自动 化仓储、无人配送和智能调度等技术将大幅提升效率并降低成本。

  • 2025-04-01
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产业链供需失衡下,兼具成长与价值的新趋势

飞机制造商产能受限,短期内飞机供需缺口难以扭转。飞机需求持续 增长,波音和空客预测未来 20 年全球商用飞机需求将超过 4.2 万架,单通 道飞机成为主要驱动力,且亚太地区飞机需求旺盛。

  • 2025-04-01
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AI助力中国智造白皮书

2019世界智能制造大会围绕“AI助力中国制造”的办会主题,聚焦智能制造赋能制造业转型升级,汇聚众多领先企业、权威机构、卓越领袖与前沿专家,共同探讨智能制造新图景,培育经济发展新动能,引领和促进产业新发展。制造业是立国之本、强国之基,从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力,国家繁荣离不开现代化的制造业。随着中国劳动力成本和工业转型需求的提升、政策和技术的支持,中国制造升级至“智能制造”进入实质性落地阶段。我国目前正处于从制造业大国到制造业强国转型升级中,制造业发展面临着劳动力和原材料成本上升的双重压力,传统层面的成本优势逐渐消失,通过强化工业基础和技术创新提升效率、节约成本成为制造企业的普遍需求。

  • 2021-03-28
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2025企业不动产选址白皮书

在多变的商业环境中,企业不动产选址和运营管理不仅涉及技术性决策,更是战略性规划的关键组成部分,具有深远且多维的影响力。企业面临的挑战不仅限于地里或者财务选择,更广泛地涉及市场定位、品牌形象、员工福利及客户满意度多方面因素。正确的选址决策能显著提升企业运营效率,改善企业形象,增强员工满意度,并提高客户整体满意度,从而在市场中构建更强的竞争优势。

  • 2025-04-01
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AI人工智能医疗解决方案

AI+医疗是AI赋能行业的首选之一,因为传统医疗最大痛点是资源不均衡的矛盾得到根本性地解决,而AI与医疗的融合将有效的解决这一痛点,AI的强大在于可以通过大量的数据深度学习之后,能够预测和看到人类肉眼看不到的东西,诸如可以提前预测病人是否有癌症的病变,而在癌症爆发之前,临床医生是无法预测的,所以才导致全球癌症患者逐渐增加,而如果通过AI经过上千病例的训练,能在影像中看到医生肉眼看不到的疾病发展征象,从而给出医生更精准的判断提示。

  • 2021-10-09
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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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