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2022年元宇宙的十大发展趋势

截止2021年底,我们看到被称为BAT元老的百度推出了首个国产元宇宙产品“希壤”,百度副总裁马杰表示依托百度大脑在视觉、语音、自然语言理解领域的领先能力和百度智能云的算力,“希壤”在国内率先实现了10万人同屏互动和“万人演唱会级”真实声效还原。

  • 2022-03-09
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群体智能关键技术全球专利分析

近年来人工智能产业蓬勃发展,能否抓住这一风口,事关我国新一轮科技革命和产业变革的战略问题。群体智能作为群体中个体在协同分工合作下表现出的宏观智能,是新一代人工智能五大方向之一,广泛应用在智能医疗、智能交通、无人机集群作战等领域,同时也是中外企业竞相研发和布局专利的重要领域。研究群体智能专利布局情况并提出可行的解决方案,有助于我国相关企业规避风险,提升自主创新能力,增强专利布局。

  • 2022-03-10
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勒索病毒对工业控制系统的威胁分析与解决方案探讨

随着信息技术的发展,计算机技术越来越多地应用于社会生产生活中,与此同时恶意软件也在不断发展进化。早期的恶意软件仅仅出于个人炫耀或技术探索,互联网时代“用户流量”的巨大价值吸引恶意软件利用劫持虚拟资产、流量、互联网推广作弊等手段谋取间接利益,随着区块链加密货币的流行,恶意软件再一次进化直接向受害者伸手要钱。

  • 2022-03-24
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轻量级密码在资源受限设备安全中的应用简析

资源受限设备的安全是工控安全面临的主要挑战之一,这使得对工控安全的关注亟需考虑安全技术在有限资源设备或系统上实现的有效性和适配性,以及目标设备或系统的可靠性、性能等重要指标受到安全技术实现的影响程度。本文将聚焦轻量级密码,主要从技术研究、标准化研究等方面探讨国内外轻量级密码在资源受限设备安全中的应用进展情况,以期为工控安全的研究者提供一些参考。

  • 2022-03-24
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软件基因角度下工业互联网安全分析

本文首先对工控安全方面发生的大事件进行了梳理,并在此基础上简要分析了工控安全威胁的特点与趋势,并对于其中典型的事例进行了基于软件基因与工控安全的跨界融合分析与探讨。一方面,随着工业控制系统的通用化、网络化、智能化发展,工业控制系统信息安全形势日渐严峻,传统的互联网信息安全威胁正在向工业控制系统蔓延;另一方面,针对关键基础设施及其控制系统,以窃取敏感信息和破坏关键基础设施运行为主要目的的攻击愈演愈烈。在我国制造业与互联网融合步伐不断加快的背景下,为工控安全可能存在核心技术薄弱、安全保障有待加强、体制机制亟需完善等问题提供一种新的思路与分析手段。

  • 2022-03-24
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全互联互通模式下工业AI入侵检测方法分析

工业互联网正保持着活跃地创新发展态势,其强调以物理网络为基础的万物互联互通,因此在这种新模式下,工业信息安全将面临严峻的挑战。本文首先以历年代表性的工业安全事件为例,说明了现阶段工业控制系统所面临的安全问题以及威胁形式,并在此基础上给出了工业互联网建设时所应重点考虑的安全脆弱性,然后重点论述了人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法在工业入侵检测中的应用以及分类,分析了每类方法的优势与不足,并提出了全互联互通模式下工业AI入侵检测方法的研究重点。

  • 2022-03-24
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工控网络态势感知数据采集的设计

随着工业互联网的快速发展,企业逐步从数字化向信息化、智能化转变。在生产效率提高的同时,也面临着网络安全威胁不断增加的问题。工控网络的态势感知技术可以全方位实时地监控整个行业或者地域的工控系统网络安全状态,而通过数据采集进行高效快速地获取有用数据是整个态势感知的关键。本文通过对态势感知的数据需求入手研究,结合当下的数据采集技术,对数据采集模块进行了设计,为工控网络态势感知的建设提供必要的数据支持。

  • 2022-03-24
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工业互联网标识解析安全风险分析模型研究

随着工业互联网标识解析的普及应用,工业互联网标识解析安全关乎生产安全、社会安全甚至国家安全,其安全性将成为工业互联网安全保障的关键。工业互联网标识解析体系是工业互联网网络架构的重要组成部分,是设备、系统、数据、网络互联互通的关键。借助标识解析体系,信息得以实现跨企业、跨行业、跨地域的共享和使用,企业得以实现全球供应链系统和生产系统的精准对接,实现智能化生产、个性化定制、重要产品追溯和产品全生命周期管理[1]。工业互联网标识解析作为工业互联网关键要素实现协同的“神经枢纽”,一旦遭到入侵或攻击,可能会对整个工业互联网产业生态造成重创,甚至对国家安全构成威胁,加快推进工业互联网标识解析安全保障能力建设迫在眉睫。基于此,本文创新型地提出了标识解析安全风险分析模型,旨在标识解析体系设计阶段为相关企业提供参考和指导。

  • 2022-03-15
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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