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当前国企数字化转型的进程、挑战与思路

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,国有企业数字化转型也逐渐展开。为了明确判断当前国企数字化转型的进程,在转型过程中遇到的挑战,以及推动国企高质量转型的思路,近日由腾讯研究院联合腾讯云与智慧产业事业群、国务院国资委干部教育培训中心联合展开问卷调研。

  • 2021-09-13
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智慧建筑专场-平台+生态,地产企业数字化之道-孙子健

“玩具场景”:根据用户具体需求进行方案设计,通过不同的服务快速组装形成 ”积木及零部件“:对所有能力进行微服务化处理,充分解耦,同时提供可视化的接口配置,快速构建API “生产车间和生产线”:提供快速搭建和复用微服务的能力,提供持续集成和扩张能力,微服务治理和维护能力 “水、电、设备等”:IaaS与PaaS一站式打通,存储、带宽等资源按需自动调配

  • 2021-06-25
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2026AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书

当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业,医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程, 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点,已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。

  • 2026-09-15
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数字化转型升级方案

数字化转型升级方案

  • 2022-05-02
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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

  • 2026-10-09
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周威振:基于图像分析的气体继电器积气体积辨识及自动取气方法

气体继电器是油浸式变压器的重要保护装置,通过收集油中分解气体触发报警信号及产生保护动作,然而难以动态掌握积气容量情况而且需要人工参与后续处理。为此提出了一种基于图像分析的积气体积动态辨识及自动检测方法,自动将气体引入气体传感器系统进行特征气体的成分分析,从而实时监测变压器的运行状态,排查安全隐患,提高可靠性。首先,在气体继电器观测窗安装内窥摄像头获取油位图像,通过图像分析算法检测油面位置;其次,通过BP神经网络建立油位与积气容量的非线性映射关系,从而计算出积气容量。实验结果显示,本方法检测误差率仅为3.61%,且绝大部分测试样本的预测误差都在2%以内,准确度高,能够可靠地实现对于油浸式变压器的的自动保护。

  • 2025-01-10
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2023中国物流系统集成商百强榜

物流是企业生产的前提,更是企业运作的保障。面对全球经济增长下行风险加剧、各种新业态不断落地和外部环境不确定性增加等多重影响因素,企业为增强短期韧性与破除持久挑战,亚待通过推进智能制造与数字化转型来增强产品或服务质量、降低运营成本与提升经营效率。

  • 2023-10-19
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觅途咨询:2024人形机器人产业链白皮书

人形机器人作为另一个颠覆性产品赛道,在满足社会发展需求的背景下迎来了巨大的发展机遇。预计到2035年,人形机器人市场将保持50%以上的高增速发展,全球需求总量将达到100~200亿台,为人形机器人开辟了巨大的市场空间。

  • 2024-04-02
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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