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人工智能历史、现状与未来发展战略

人工智能问世60多年来,承载着人类对自己的智慧的无限自信。在这样的自信下,人工智能发展到了今天,人们在追求机器从事尽可能多的智力劳动的路上走得很快,也很远。今天人工智能的发展,实际上标志着人类第三次认知革命,即它的目标是通过探求人类智能认识自我而形成主观世界的机制,并把这样的能力赋予机器以改造客观世界,以实现人类智能的体外延伸。从这个意义上来说,人工智能的发展将会改变整个人类的文明进程。

  • 2022-03-09
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工业互联网的边界、维度与原点

工业互联网最近频繁出现在大众的视野中。无论是工业还是互联网,都牵动着社会发展的神经。本来工业没什么好担心的。虽然新中国工业起点很低,但是经过第一个五年计划,就发生了巨大改变;之后又经过几十年的发展,我国工业增加值从1952年的120亿元增加到2018年的30多万亿元,成为全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。然而,美国的制裁与封锁,让人们认识到我国工业还处在大而不强的窘境。不仅国家着急,老百姓也跟着着急。每次美国公布实体名单,工业互联网都被人们拎出来讨论一番。

  • 2022-03-09
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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-03-09
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企业的数字化转型的建议

数字化转型有很多专题可以讲,比如说互联网、大数据、人工智能、产业互联网等。有些大企业,比如徐工、三一重工、海尔、航天云网等,都取得了很多的成绩、经验,但是为什么今天晚上我选择了中小制造企业的数字化转型?是因为有两个重要的原因:责任大,困难多。

  • 2022-03-15
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8个数据分析模型简介

大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。

  • 2022-03-09
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实时大数据平台建设历程与展望

工商银行从 2002 年开始建设数据集市,当时主要使用 Oracle 类单机版的关系型数据库。随着数据量不断增加,开始引入 TD、ED 等国外高端一体机。2014 年工行正式基于 Hadoop 技术建设了大数据平台,在其之上构建了企业级数据湖及数据仓库。2017 年,随着 AI 技术的兴起,又开始建设机器学习平台,2020 年开始建设数据中台和高时效类场景。

  • 2022-03-09
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数据仓库、数据湖、数据中台一文读懂

随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。

  • 2022-03-15
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数字化工厂详细解决方案全面解读

制造业进入到全新的数字化时代,需要构建新型智能工厂、数字化工厂与智能车间以助力传统产业智能制造升级,将新一代信息技术贯穿到设计、工艺、生产、物流等各个环节。目的是完善创新体系、提升产品质量、推行绿色制造、增强核心竞争力、发展现代化客户体验。以恒大新能源汽车智慧工厂构建与运营的实践为例,对数字化信息技术与传统制造产业创新融合应用实例展开研究,分析了构建数字化工厂的目的、数字化工厂总体设计、数字化工厂建设路径要素,以期为我国制造业的转型升级之路提供参考。

  • 2022-03-09
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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