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智能制造&数字孪生详细解决方案

数字孪生,利用物理模型和仿真技术,在虚拟空间中完成与实体空间的映射,贯穿于产品的全生命周期过程。大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。不仅可以让我们看到产品外部的变化,更重要的是可以看到产品内部的每一个零部件的工作状态和产品生产整个过程。

  • 2025-11-11
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AI和可持续性-孪生转型如何成功

世界正处于十字路口:数字化、AI和可持续性不再是可选的选项--它们已成为必需。罗兰贝格发现,同时推动AI和可持续性转型的企业能够产生强大的协同效应,并因此踏上双重转型之旅。德国Fraunhofer学会将双重转型定义为企业内部数字转型与可持续转型之间的动态协同作用。根据Fraunhofer学会的说法,数字化,包括AI的整合,是推动可持续性举措的强大催化剂,而可持续性则为指导和塑造数字化进步提供了有意义的框架。简单来说,我们需要让AI解决更好的问题--可持续性就是其中之一。

  • 2025-11-06
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数字孪生在智能工厂的创新实践

物理系统的一种生动的数字化表示形式能够动态更新以模拟物理系统的结构、状态和行为,并用于驱动业务收益。保真度要求,扫描频率(设备是否经常更改设置?),数据延迟、连接细节(实时性如何?)

  • 2025-11-06
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智能制造与数字孪生技术

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式[11。…《国家智能制造标准体系建设指南》

  • 2025-11-11
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信息技术 车间数字孪生 参考架构

车间数字孪生参考架构包括物理车间,车间数字实体,车间数字孪生应用,以及各部分间的信息交互,见图1。 物理车间:由车间实体和关联关系组成,车间实体包括操作人员、制造设备、物料、环境等;关联关系包括车间布局、操作流程、工艺流程、物料分配等。 车间数字实体:包括变生数据和数字模型。

  • 2025-11-04
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算力网络运载力指数评估报告(2025年)

随着人工智能技术的蓬勃发展及我国数字化转型的不断深入,各类数字化应用对算力资源的需求持续增长。作为新型信息基础设施的重要组成,算力网络已成为支撑计算、存储以及网络资源按需灵活调度的关键承载底座,其运载力质量对算力运送及调度效率至关重要。2023年10月工业和信息化部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,明确提出提升算力高效运载质量,强化算力接入网络能力,提升枢纽网络传输效率。2025年5月工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》,提出要优化算力设施互联,强化算力通信网络质量监测评估,持续增强网络运载能力。

  • 2025-11-04
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分布式算力感知与调度技术白皮书

随着算力网络的飞速发展,算力资源呈现出泛在化、异构化、分布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化的算力资源,以支撑日益复杂的智能应用需求,已成为推动产业数字化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。

  • 2025-11-04
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2025异网异构边缘算力系统总体架构研究报告

随着人工智能与实体经济深度融合,车联网、工业互联网、远程医疗等低时延场景爆发式增长,对我国算力基础设施提出“广覆盖、快响应”的新需求。为了落实《算力基础设施高质量发展行动计划(2023)》、《算力互联互通行动计划(2025)》的要求,我国在加速智算中心建设的同时亟需构建服务于产业数字化的边缘算力系统,强化场景化就近算力供给能力。

  • 2025-11-04
  • 阅读360
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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