大华电动汽车充电站可视化监控系统解决方案[27页 PPT]

为满足无人化的充电管理需求，充电站可视化综合管理系统采用两级组网架构，分为站端设备层和中心设备层。站端设备层由球机、AI摄像机、地锁、可视对讲终端、存储NVR等设备构成。球机主要对充电站现场环境进行实时监控，对充电设施、充电车辆、人员，进行实时监控；可通过呼叫对讲终端，实现与管理中心双向实时对讲，完成远程指导。

2024-07-23
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大型集团起落架总体IT信息化规划方案（65页 PPT）

正向自主研发管理系统以各自系统方式存在：电子控制子系统、部分结构件设计子系统、仿真管理子系统、试验管理子系统；与VPM系统并存，受Windchill PDM系统的构型管控

2025-06-10
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地铁智慧运营系统解决方案

地铁智慧运营系统解决方案，地铁智慧运营系统解决方案，地铁智慧运营系统解决方案，地铁智慧运营系统解决方案，地铁智慧运营系统解决方案

2024-07-25
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多杆合一智慧灯杆建设解决方案（41页 PPT）

照明灯杆、交通信号灯杆、交通标识牌杆、道路指示牌、电子监控杆等传统设施多杆林立地设置，造成城市各种杆体的重复建设，路面反复开挖和管线复设；即影响城市景观，同时对城市地面和空间资源的极大浪费。

2024-07-25
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机械加工数字化车间解决方案

采用平台化的研发管理思想、组织模式、系统方法 , 研发具有自主知识产权的平台化智能制造生产运行系统产品。掌握平台化的核心技术 , 攻克重大关键技术 , 形成具有自主知识产权的智能制造生产运行系统技术平台和产品平台。利用国机集团研发、设计、实施全产业链完整的优势 , 形成智能制造生产运行系统的产业。目前该系统产品已在农业机械、电力装备、新材料等行业领域完成了典型示范应用 , 帮助企业完成智能制造新模式应用转型。

2024-07-27
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机械行业智能制造解决方案2023（34页 PPT）

国家将电子行业视为战略性发展产业，出台了多项支持政策，驱动行业向技术升级方向发展，打造以新一代电子信息技术为基础的全新产业结构，为智能终端、物联网场景提供新的增长需求。

2024-09-26
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打造科技智慧工地构筑安全生产防线（113页 PPT）

智慧建造是产业的和谐发展，与大自然和谐可持续发展，是让行业武装先进的数字神经系统，使经营环境公平透明，让行业、企业、项目管理高效精细，质量安全管理有效可靠

2024-06-14
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电动汽车充电桩行业应用解决方案

围绕能源“供给 - 存储 - 输变 - 配售 - 消费”体系，正泰以新能源、能源配售、大数据、能源增值服务为核心业务，以光伏设备、储能、输电、低压电器、智能终端、软件开发、控制自动化为支柱业务，打造平台型企业，构筑区域智慧能源综合运营管理生态圈，为公共机构、工商业及终端用户提供一揽子能源解决方案。

2024-06-14
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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