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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124
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者,更多地关注学生的个性化学习需求。

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