在德国科学-产业经济研究联盟产业经济研究联盟 （ForschungsunionWirtschaft-Wissenschaft） ）业 的倡导下，开始研究工业4.0。德国科学- 产业经济研究联盟与德（ 国国家科学与工程院（Acatech）共 同 制 定 工 业）共 同 制 定 工 业 4 . 0 发 展 战 略。《德国2020高技术战略》行动计划发布，高技术战略》行动计划发布，11个“未来项目”缩减为个“未来项目”缩减为10 个（投资84亿欧元）；“工业亿欧元）；“工业4.0”一词首次出现（投资”一词首次出现（投资2 亿欧元）
150张工业工艺流程图
中服云工业互联网平台已通过了工信部工业互联网产业联盟“工业互联网平台可信服务评估”认定，入选《工业互联网白皮书2019》，并被工信部评为“2019年制造业“双创”平台试点示范项目”、“2019年物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目”，为国内工业互联网平台20强之一。此外，中服云还拥有多项云平台方面的自主知识产权，倪光南院士为“中服云”首席科学家，并获得国内基础软件专业投资机构的投资。 中服云已在全国建设了江西工业互联网平台、甘肃省工业互联网公共服务平台、西安工业云、洛阳综合工业互联网平台、三门峡万联融通工业互联网平台、新疆工业互联网平台等；并独立运营”中服云：区域工业互联网平台+机床行业工业互联网平台及其50多个区域、园区、行业工业互联网子平台；为延长石油、中海油、中国试飞院、凯晨电气、尧柏水泥、航天X院、许继电气、三大运营商等多个大型集团企业提供了私有工业互联网平台建设服务；中服云自运营的工业互联网平台现有注册用户100多万，企业数5.3万，连接设备14万台。
智慧校园是以物联网为基础，通过智能化的分析、预警、管理打造文明、安全、幸福、快乐、健康、智慧六大校园一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。
本着标准先行的原则，在应用系统的建设过程中，依据以往建设的经验，结合用户实际业务需求，系统制定的机动车信息数据管理标准，不仅满足了本系统应用整合、数据共享利用的需要，同时，也为各级主管部门进行信息汇总、审查、分析、决策提供了基础，对于未来新建系统与数据共享交换也有“统一规范、统一设计”的指导作用。
“开放式智慧农业物联网公共服务平台”国家物联网应用示范工程由xxxx科技股份有限公司牵头，负责示范工程的整体方案设计、技术支持及实施工作并与多家物联网技术单位合作，浙江杭州萧山农业科技园等现代农业园区等多个省内知名的现代农业园区作为示范单位，共同参与示范工程项目建设。
通过顶层设计，在集团战略、业务和信息化体系之间建立结构性联系 推动信息化体系从分散向整合转型，支持高效协同的新型企业集团 响应国家战略和行业趋势，推动集团业务创新和转型升级
智能制造绝不仅仅是MES，而是全过程、多系统的整合应用，包括： 数据采集与分析系统要与MES系统集成； MES系统要与ERP系统集成； 车间通信网络是集成的基础。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
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新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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