中共中央、国务院2019年5月9日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》（中发[2019]18号文），明确要求完善国土空间基础信息平台，已自然资源调查监测数据为基础，采用国家统一的测绘基准，整合各类空间关联数据，建立全国统一的国土空间基础信息平台。 自然资源部2019年7月18日，自然资源部办公厅印发《关于开展国土空间规划“一张图”建设和现状评估工作的通知》（自然资办发[2019]38号文），要求依托国土空间基础信息平台，全面开展国土空间规划“一张图”建设和市县国土空间开发保护现状评估工作。
2020年底前 重点园区、重点企业及周边地区三维倾斜摄影与危险化学品“一张图”建设。 7月底前，完成态势感知、风险预警、安全风险研判与承诺公告、智能分析、分级管控、化学品安全知识库等主要功能部署上线试运行；11月底前完成危险化学品企业三、四级重大危险源罐区、涉及18种高危工艺的重大危险生产装置、能量集中可能导致重大事故后的装置/设施区域监测监管相关数接入；危化品管道监测预警、智能风险评估、事故应急辅助决策和管网一张图，4月份30%覆盖，12月份80%覆盖；互联网+执法检查、执法综合分析、执法智能终端配备；
华为防灾减灾应急指挥解决方案可以使政府应急部门从传统的人海战术、人工调度、粗放指挥、各自为战的方式中解脱出来，更能有效地解决令各国家政府最为头疼的被动救灾、灾害数据不完整、协同困难、下发指令困难等问题。
锐取推出智慧校园录播场景解决方案，覆盖智慧录播教室、精品录播教室、云眼录播教室、智慧实训室、校园电视台、名师大讲堂、体育场、功能室等场景，利用便捷智能的录播设备对全部场景进行记录，融合AI课程分析评测系统对全场景教学过程的教师、学生、师生、知识等个体特征进行识别分析，并通过教育云资源管理平台实现资源互通，构成随时随地都能实现高品质教与学的智慧教育生态空间。
华为“全联接医疗”旨在构建一个医疗资源联接聚集、健康数据融合互动的信息环境,助力医疗信息化事业高速发展,促进医疗卫生的服务向着以人为本的方向发展。
华为智慧校园云中大学建设方案智能时代催生新的教育“生产力”，信息技术是高等教育创新变革的“助器”。 高校要推动信息技术与教育教学深度融合，将智能手段变成智慧辅助，变革教育模式，提高教学效率，增强育人效果，下好高等教育变轨超车的“先手棋”，奋力抢占下一轮国际高等教育改革发展的制高点。
智慧校园是以云计算、物联网、大数据为基础，校园工作、学习和生活一体化智慧化的环境。智慧校园建设目标是以各种应用服务系统为载体，以管理者、学生、教师为服务对象，将教学、科研、管理及校园生活进行充分融合，打造一体化智慧校园。 智慧校园网络是校园应用与校园数据和感知之间连接的桥梁，智慧校园网络建设的基本诉求为泛在接入、高速、融合、智能、高效。
华为ICT学院，全称华为信息与网络技术学院，是华为公司为打造ICT人才产业链，推动ICT领域技术的发展和传播，为社会培养ICT领域的人才，满足产业链对人才的长期需求而设立的校企合作人才培养项目。
没有账户，需要注册
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
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”。
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。
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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
