多接入边缘计算与C-V2X车联网融合的11个场景详述

MEC部署了危险驾驶提醒功能后，可结合路侧智能设施，通过车牌识别等功能分析车辆进入高速的时间，定期为车辆提供疲劳驾驶提醒；或在夜间通过视频分析，提醒车辆正确使用灯光；或在感知到突发车辆事故时，提醒附近车辆谨慎驾驶；或在天气传感器感知到高温“镜面效应”、雨雪大雾等恶劣天气时，提醒车辆安全驾驶。

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车联网数据安全风险分析及相关建议

车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态，是全球创新的热点和未来发展的制高点。与此同时，车联网发展也面临巨大的安全挑战，其中数据安全是当前车联网安全研究和管理的重点。围绕车联网产业应用中的数据链及可能存在的数据安全风险开展分析，并从安全技术产业、数据安全治理、数据跨境流动等维度提出相关建议。

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多接入边缘计算技术与车联网的融合应用

多接入边缘计算是5G网络架构中非常重要的一个环节，主要面向需要更低时延和更高带宽业务的场景。车联网是对时延和可靠性要求都非常高的典型业务场景，将C-V2X业务部署在MEC平台上，应用数据的时延将显著降低，同时可以缓解边缘侧的计算和存储压力，避免大量数据通过网络回传带来的拥塞，提供本地的高质量服务。对MEC在车联网中的典型应用场景、服务流程和商业模式进行了阐述，为MEC与V2X融合产业发展提出了建议。

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蜂窝车联网（C-V2X）技术与产业发展态势

随着汽车保有量的增加，道路安全、城市拥堵等问题日益严重，政府管理部门、交通行业、汽车行业一直在探索解决之道。车联网技术融合了信息通信技术、人工智能技术、车辆控制技术，是多学科交叉的产物。美、欧、亚等国家和地区高度重视车联网产业发展，均将车联网产业作为战略制高点，通过制定国家政策或通过立法推动产业发展。

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数据安全治理体系建设思路和方法

随着各行各业信息化不断演变发展，数据已成为基础设施，成为业务发展重要原动力，内部业务与互联网深度融合，利用新媒体，让数据产生更大价值，是近近几年发展的主要趋势。如何提升数据资产价值同时让数据使用更安全，已成为各个行业探讨的方向。

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从科技时钟看智能制造前景

当前正处5G技术引领的新一轮科技周期中，在政策和技术的支持下，新一轮科技浪潮已在演化。回顾中美科技革新演变历史，均遵从硬件-软件内容-应用场景这一扩散规律。展望未来，我们认为5G技术和新能源技术有望赋能传统制造业，从而推动制造业向智能化发展。我们前期报告《疫情加快中国制造升级——中国智造系列1-20210319》从疫情带来全球产业链重构的角度，论述中国制造业在全球制造分工格局中的变化；《中国智造正走向世界前列——中国智造系列2-20210402》在分析全球制造业宏观格局基础上，结合我国制造业发展的特色和优势，我们判断我国制造业已迎来弯道超车契机；本文是中国智造系列的第三篇报告，将从技术演变视角出发，展望我国智能制造的发展方向。

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如何加速智能制造下的数字化转型？——基于GPU的应用场景解读

随着中国制造2025的提出，制造企业实现智能制造不仅是趋势，更成为是否可以生存下去的前提条件。智能制造对连接性、计算能力、服务速度和质量等方面有着前所未有的需求和期望。边缘计算正是充分利用物联网终端的嵌入式计算能力，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。但是对于传统制造企业仍然面临很多问题，如新技术满天飞，选择难；边缘计算平台如何与现有生产系统集成；边缘数据的存储与管理等。不久前社区组织汽车制造行业专家和英伟达资深专家为社区会员解读边缘计算GPU应用趋势场景以及国内外实践案例，同时答疑解惑，现将活动交流和分享总结如下，供大家参考。

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智能制造型特色小镇规划建设探讨

特色小镇是我国新时代新型城镇化建设与乡村振兴的重要支点，是经济转型升级、实现高质量发展的重要途径，已经成为我国经济发展的新形态。为推动经济转型升级，佛山市顺德区北滘镇依托区域内的岭南水乡特色生态人文资源及家电制造业，通过构建产业生态圈、完善创新创业体系、丰富公共空间、构建多元交通体系等，打造具有浓郁岭南水乡特色的“创智水乡”，以期为其他地区同类型特色小镇的建设提供案例参考。

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在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。