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中国联通:深化数字科技赋能加快推进乡村振兴

数字渔船系统充分考虑到渔民的使用体验,渔民可通过安装“渔船卫士”终端实现一键报警、家人实时交流等功能,还可以通过终端接收新闻、天气预警、通知公告、政策法规、智能 AI 语音等消息,让渔民能享受到看得到、摸得着的实惠。

  • 2022-04-07
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AI在5G行业专网的应用场景和使能技术

行业专网是5G网络的重要组成部分,电信运营商通过AI与行业专网应用场景结合实现业务SLA保障和网络优化。面向数字化、智能化的新一代行业专网发展目标,基于行业用户的体验保障和网络安全需求探讨了AI在5G行业专网典型应用场景,分析了基于AI的5G行业专网应用的关键使能技术,包括算力网络、自适应优化AI算法、意图驱动的网络织造、原生多主体群等,构建自适应持续进化的行业专网,为5G行业专网的智能化提供了有效、可行的实现方法。

  • 2022-04-07
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数字孪生长江建设关键技术与试点初探

作为推动数字化转型与数字经济快速发展的重要抓手,数字孪生技术已经在多个领域得到了广泛应用,有力推动了制造业、智慧城市建设等行业创新发展。然而,受限于水系统的随机性和复杂性,数字孪生技术在水利行业应用中发展相对缓慢,仅在防洪减灾方面得到一定应用,与全面感知和映射物理流域并实现流域全要素全过程预报、预警、预演、预案四预的智慧水利发展要求还有较大距离,主要体现在缺乏多源数据融合及应用技术、模型精度有待提升,以及欠缺及时映射物理世界改变的模型和系统迭代技术等,亟须系统开展数字孪生流域建设关键技术研究。深入探讨了流域数字孪生的概念与意义,梳理了现阶段流域数字孪生发展需求,以防洪应用为例,探索了数据底座建设、模型库建设、智能应用建设,以及敏捷响应配置平台技术等数字孪生流域建设关键技术,在此基础上,针对基于知识图谱的调度规则库建设技术,以及将应用拓展至水资源管理等长江流域管理现实需求,提出了长江流域三峡库区、汉江流域以及长江中下游行蓄洪空间试点数字孪生技术建设技术方案,为进一步完善和发展数字孪生流域技术提供借鉴。

  • 2022-04-07
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基于数字双胞胎的智能制造系统的设计与应用

数字双胞胎是物理资产的虚拟镜像,借助传感器采集数据反映机器的实时工况、状态和位置,通过模型优化后,返回现实世界以提高机器性能。数字双胞胎也可用于监控、诊断和预测,数字模型借助物理对象的数据积累,分析机器的健康衰退程度,提出预测性维修方案。

  • 2022-04-07
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数字孪生技术在美海军装备保障领域中的应用

数字孪生技术作为当前智能制造技术中的热点,正在给全球传统制造业带来巨大变化。在海军装备保障领域引入数字孪生技术,势必推动装备保障等领域的变革升级。目前数字孪生技术在武器装备预测性维护、武器装备智能管控、维修保障智能工厂等方面均有较好的应用前景。随着工业互联网、人工智能、大数据等技术与制造业的深入融合,数字孪生将更容易实现。近年来,美海军大力发展数字孪生技术,打造数字工程生态系统,将现有武器装备作战系统提升为基于模型、由数据驱动的集成化实践,极大提升武器系统的快速规划、敏捷设计、高效制造和精确保障,使美海军超越快速变化的威胁和技术进步,更快地向作战部队交付先进作战系统,同时更具经济可承受性和持续保障性,以支撑美国第三次“抵消战略”。

  • 2022-04-07
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数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网四个术语之辨析

数字孪生概念被提出后,很快被美国国防部应用于航空航天飞行器的健康维护与保障。德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司也积极跟进,特别是近些年,随着智能制造等概念的推进,数字孪生已成为智能制造的通用技术,在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用。

  • 2022-04-07
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传感器技术是实现智能制造的基石

智能传感器基本结构如下图所示,一般包含传感单元、计算单元和接口单元。传感单元负责信号采集,计算单元根据设定对输入信号进行处理,再通过网络接口与其他装置进行通信。智能传感器的实现可以采用模块式(将传感器、信号调理电路和带总线接口的微处理器组合成一个整体)、集成式(采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术将敏感元件、信号调理电路、接口电路和微处理器等集成在同一块芯片上)或混合式(将传感器各环节以不同的组合方式集成在数块芯片上并封装在一个外壳中)等结构。

  • 2022-04-07
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关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术

近年来,数字孪生(DigitalTwin)一词迅速蹿红,成为一个炙手可热的概念。但随着工业界和学术界对数字孪生的不断解读,其含义却越发扑朔迷离,和其他一些相关概念的界限也越来越模糊。数字孪生到底是什么,能做什么,边界在哪里,它和建模仿真是什么关系等等问题令很多人困惑。本文尝试对其中的一些疑惑进行粗浅的分析。

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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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