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影响工业互联网行业发展的主要因素有哪些?

面向工业互联网应用,引入新技术支持 1 微秒同步精度、0.5-1 毫秒空口时延、“6 个 9”可靠性和灵活的终端组管理,最快可实现 5 毫秒以内的端到端时延和更高的可靠性,提供支持工业级时间敏感网络(TSN,Time Sensitive Networking,时间敏感网络)。这些关键能力的加入,将从底层网络架构标准方面推动工业互联网应用的快速落地。

  • 2022-04-28
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数字化与产业链的融合

制造业是经济发展和社会运转所需生产资料和生活资料的主要生产部门,具有科技创新密集、产业关联性高、抗冲击能力强等特点。当前,新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字技术加速创新,不断成熟、扩散和渗透,成为推动传统产业转型升级、增强产业链供应链韧性、建设现代化经济体系的重要力量。数字经济时代的工业化呈现出不同于传统工业化的新特征新态势,这为我国制造业重构竞争优势提供了难得机遇。

  • 2022-05-05
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近几年我国棉纺织行业技术变革及发展趋势

总结分析“十三五”时期我国棉纺织行业的技术进步。综述了纤维材料、棉纺织设备、纺织工艺及纺织管理方面的创新技术,总结棉纺织行业技术发展呈现的特点,分析行业发展趋势。我国棉纺织行业纤维材料向功能性、多元化、生态化不断扩大,以差别化纤维、功能性纤维、高性能纤维和生物基纤维为代表的新型纤维技术不断发展;梳并联、喷气涡流纺、无槽筒自动络筒等技术实现突破;纺织设备在高速、高产、高效、节能、智能化方面不断提升;关键纺织专件的精度、性能、稳定性、使用寿命持续提高;全流程智能化棉纺成套设备及系统的应用代表了目前国内纺纱设备创新的最高水平,树立了行业发展的新标杆;非棉精梳、半精纺、柔洁纺等工艺技术的创新应用提升了产品品质;通过应用现代化企业制度与技术,可不断提高企业科学、高效、精益的管理和决策水平。认为:我国棉纺织行业技术发展充分体现了“科技,时尚,绿色”定位,未来要强化跨界创新、融合创新,加强行业关键技术突破。

  • 2022-04-28
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5G移动性增强关键技术及应用分析

3GPP在Rel-15版本中,NR移动性管理只引入了基本的切换功能,而NR切换0 ms中断时延是为UE提供无缝切换感受的性能需求之一,且在高频移动时UE可能会遇到快速的信号恶化,切换的可靠性也会降低,如何减少切换过程中的数据中断时间以及提高移动鲁棒性是R16一个重要研究方向。针对以上问题,R16移动性增强提出了两个关键技术—双活动协议栈和条件切换。详细阐述了两种关键的增强技术以及各网元之间的协作情况,研究了与传统切换流程的差异、UE侧的协议栈变化,分析了两种移动性增强技术的应用场景,给出了中信科移动预规划的应用方案,为移动性增强技术的研究和应用提供参考。

  • 2022-04-08
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城市排水管道运维机器人研究

季节性雨水、城市建设等自然、人类活动对城市排水能力提出较高要求,维持排水管网的正常运行是城市基础设施运维的重要内容。目前,城市排水管道运维主要依靠人工作业,存在作业难、作业量大、风险性高等问题。以机械代替人工作业的模式因为具有安全、高效的特点成为了城市排水管道运维作业的发展趋势。介绍了国内外管道检测、作业机器人的研究现状,从作业方式、机械设计、控制模式三个方面分析了现有技术存在的不足;提出了排水管道运维机器人的作业规程并总结其发展方向,如检测技术提升、功能模块优化、控制模式智能化等,为排水管道运维机器人的研究发展提供新思路。

  • 2022-04-13
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企业数字化转型中的合规风险识别与防控对策探讨

在大数据和云计算迅速发展的背景下,企业数字化转型带来的数据资产难以确认、员工操作违规、用户数据泄露等问题,也为其合规风险防控带来了巨大的挑战。因此,文章研究识别了企业流程自动化、弹性业务、动态员工、信息安全和企业声誉等数字化转型过程中可能存在的合规风险,进一步提出推动企业数字化到智能化进程、建立合规风险识别与预警机制、构建信息管理云平台安全防护、完善与零工平台和工会的合作和培育合规文化等措施,为数字化转型中企业的风险防控管理提供参考。

  • 2022-04-13
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河南省发布数字经济发展工作方案

实施数字经济重大项目1000个,完成年度投资2000亿元,其中新型基础设施领域重点实施64个总投资10亿元以上的项目,全省服务器、PC产能分别达到150万台和300万台。产业数字化转型深入推进。聚焦智能制造、智慧能源、智慧物流、智慧文旅、数字农业、智慧城市、数字治理、智慧交通、智慧生态、智慧园区10个领域,建设100个以上示范应用场景,赋能经济社会转型发展。政府治理服务效能不断提高,数字政府监管服务范围和功能持续拓展,新型智慧城市建设深入开展,城市治理智能化、人性化和可诊断、可预测水平进一步提高。

  • 2022-04-14
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产业互联网兴起的三大因素及主要应用模式

产业互联网是以互联网的方式为产业主体提供相关服务的业态。马化腾在2019年两会建议案中认为:产业互联网是以企业为主要用户、以生产经营活动为关键内容、以提升效率和优化配置为核心主题的互联网应用和创新。实践中,有四个概念与之密切相关,分别是消费互联网、工业互联网、产业数字化和“互联网+”。

  • 2022-04-14
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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