开拓者：智能家居方案

家居智能化是时代发展的大趋势，毫无疑问，智能家居是未来几十年发展前景最好的朝阳产业之一，市场容量高达万亿。不论是传统企业还是互联网企业，包括腾讯、阿里、小米、海尔在内，都十分关注智能家居产业的发展，并且各家根据自身的理解，以自己的方式切入智能家居市场。

2021-07-01
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企业制造过程的产品数据信息流协同管控需求分析

构建适应新时代的以模型、数据和流程驱动的科研生产体系，创新研制迭代方式与科研生产管理模式，是企业实现转型升级的重要手段。开展数据与业务流程的管控需求分析、规划集成与协同平台建设是制造企业信息化的重要基础工作之一。分析了产品制造过程方面基于工作协同数据信息流程的管控需求。对数据和流程进行统筹规划、系统梳理、规范操作以及不断优化，才能发挥好信息系统的效能。

2021-06-30
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高层建筑智慧消防物联网整体解决方案

高层建筑要加强消防保护和消防预防的主要原因包括：一，高层建筑内涉及的企业或住户非常多，用火用电量大，很容易出现意外事件引发火灾的发生；二、高层建筑结构复杂，内部结构各种长廊通道、电梯井、管道井等，一旦发生火灾容易因为烟囱效应而快速扩张，火势发展会非常迅速，救援难度大，逃生难度大；三、高层建筑楼层高，涉及人员多，一旦发生火灾，大量人员一同疏散逃生，楼层高的逃生难度加大不说，而且容易导致踩踏事件，总体而言，易造成群死群伤的结果。

2021-06-25
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智慧城市交通一张图及模型管理系统解决方案和实践探索

通过整合交通运输系统多源数据，包括交通基础设施、运行运营数据、调查数据、手机人口数据和互联网数据外部数据等，依托地理信息系统，掌握交通基础设施、运行运营状态，通过“一张图”系统，方便用户管理、查询和数据分析。支撑整合市域、都市圈、城市圈轨道交通、城际铁路模型，实现多用户、多方案比选评估、运营优化等功能。

2021-06-25
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医疗大数据实践之旅

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2021-06-24
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紫光物联智慧酒店解决方案

随着目前国内酒店市场竞争日趋白热化，传统酒店收益不断下降，发展陷入瓶颈，智慧酒店已成为酒店行业求新、求变的趋势要求。尤其是在2020年疫情爆发的非常时期，智慧酒店在“后疫情”时期继续发力，俨然已成为行业风口所在。传统酒店的运营管理已经达到瓶颈，即使是国际知名酒店管理集团，都很难再有突破，智慧酒店的出现，将会对酒店的成本管理、运营效率、用户体验等各方面进行赋能，新的基于智慧酒店的管理运营模式将出现。

2021-06-18
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昆山同日：为汽配行业提供智能物流解决方案

近年来，汽配企业积极向智能制造转型，对自动化、智能化生产物流系统的需求持续扩大。同日自动化深入了解汽配生产工艺，形成了成熟的汽配智能生产物流解决方案体系，覆盖80%的汽配品类，已成功实施近30个案例，帮助客户增强了市场竞争力。

2021-06-18
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农民数字化贫困自我归因分析及启示——来自皖甘津的田野调查

农民在即将到来的数字化时代的适应性问题，突破性发展问题是一项重大的社会问题

2021-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进