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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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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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AI驶入“高速路”:交通AI化的应用场景与实例

当前,新一代通用技术的产业革命正在兴起,为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮,人工智能(AI)已无所不在地渗透到人们的生产生活中,当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下,围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现,人工智能充分发挥了“头雁”效应。

  • 2022-04-07
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华为数字化转型的钻石模型

在数字化时代,数字化转型与管理变革、业务变革、流程重整等是同一个事物的不同方面,它们之间密不可分、相互作用并互为支撑。有时有些企业会将之割裂,比如做流程时只做流程,变革组织时只变组织,进行数字化转型时只建立IT系统。我真心地替它们捏一把汗,很担心它们无功而返。这样割裂的做法,不仅会影响团队对数字化转型的信心,更致命的是错过了转瞬即逝的行业机会窗——它不会一直停在打开状态等待大家。

  • 2022-04-07
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AI、5G、边缘计算关系及行业应用详解

对于AI、5G与边缘的关系,简单总结就是:5G带来泛在接入,AI引领应用革命,边缘云是二者结合的最佳平台。形象的说,5G是将高速公路建到了小区门口。边缘计算就是把大商场搬到了高速边,一出小区上高速,一下高速到商场,快速便捷,吞吐量大。而AI呢,就是一些高价值商品,吸引用户使用高速去卖场。

  • 2022-04-07
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边缘云的技术挑战和应用创新

在5G之前的行业应用场景,要么是通过云计算服务承载,要么是单纯的网络服务。而5G网络建设之初,就是面向产业互联网需求而制定的。所以,当前,传统的消费场景升级和数字化转型升级的产业场景,都需要5G网络+云计算的云网融合技术来提供服务,而边缘计算又恰恰是云网融合的最佳着力点,这就形成了消费和产业场景,双轮驱动边缘计算的发展的现状。

  • 2022-04-07
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基于云原生的边缘计算开源框架研究

随着5G的到来,边缘应用的数据量和终端的数量迅速增长。根据IDC预测,到2023年,全球联网设备将会达到489亿,大部分数据都在终端形成、积累,传送到云端,进行数据处理,再返回到终端指导业务。这一系列动作将对网络带宽产生数百Gbps每秒的超高需求,不仅会存在延迟,还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题,用户体验无法保障。因此需要将算力从中心迁移至边缘,减少中心网络及算力压力。

  • 2022-04-07
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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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干部与人才发展数字化解决方案——打造战略驱动的高质量人才供应体系

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高端制造业:技术升级、产业重构与发展路径研究

高端制造业正呈现规模持续扩张与结构深度优化并行的发展态势。截至2024年底,我国高端制造业上市公司总资产达27.24万亿元,占A股上市公司总资产的6.07%,较2023年末增长6.13%,较2020年末大幅增长68.79%[1]。行业主体数量稳步增加,规模以上高端制造企业数量年均复合增长率达7.3%,资产总额与营业收入双轮驱动特征显著。从区域分布看,制造业正加速由东部沿海向中西部梯度转移,跨区域产业链协作深化,为整体规模扩容提供了空间支撑[2]。近年来,行业增速呈现"高位趋稳、结构分化"的新节奏:2021一2023年复合增速约9.2%,但2024年同比增速回落至5.8%,反映出由规模扩张主导向质量效益主导的阶段性转换。

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