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阿里云制造业数字化转型案例集(91页)

本着这个初衷,阿里云研究中心联合阿里云通用事业部、阿里云数据智能业务部、阿里云 IOT 智能制造事业部共同调研与汇编了《制造业数字化转型案例集》。案例集涵盖 IT 基础设施云化、数字工厂、区域工业互联网平台、C2M 模式、工业智能、数字中台 6 个重要创新领域,横跨 16 大垂直行业、32 个标杆案例。对阿里过去几年在制造业数字化转型的积累与最佳实践从行业、技术、场景、模式与组织等多个角度进行剖析,并系统性归纳与梳理,希望借此为走在转型路上的制造企业带来思考与启发。

  • 2023-12-05
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阿里云 玩转AIGC与应用部署-94页

如果你刚接触 AIGC,那么本书为你详细介绍 AIGC 大模型的意义。如果你已经对 AIGC 有一定的了解,本书将为你展示大模型云上实践,例如 Hologres+大模型、向量数据库+LLM(大语言模型)等。更有模型在线服务 PAI-EAS、函数计算 FC 云产品免费试用,一起来玩转 AIGC 吧!

  • 2023-07-06
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精益工厂建立与管理

完成一个产品或服务所需要的所有活动(包括增值的和非增值的活动) 从原料到交付给客户之间所需的生产流程 连接过程之间的信息流 从概念到成品的设计流程 所有过程中问题的解决

  • 2023-05-08
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工业大脑解决方案手册(阿里云)

工业大脑解决方案手册(阿里云),工业大脑解决方案手册(阿里云),工业大脑解决方案手册(阿里云),工业大脑解决方案手册(阿里云)

  • 2022-08-15
  • 阅读381
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3份PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践

数字孪生,作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型,随着工业互联网的发展,成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备,可以通过实时可视化的数字孪生,模拟机器在生产系统中的表现,通过虚实交互、数物融合和知识自动化,形成一线操作者和管理者的决策支撑系统,提供更加实时、高效、智能的服务。今天分享3个干货PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践。

  • 2021-09-08
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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

  • 2026-07-17
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教材-华为公司渠道伙伴项目管理与经营课程-学员胶片-V1.0(1)(1)

华为公司渠道伙伴项目管理与经营课程教材,包含项目管理的定义,有效识别并把握华为基于合同端到端项目中应重点关注的项目管理要点等

  • 2026-03-23
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2025年电动轻型货车TCU柔性配置白皮书

电动货车市场正在快速增长,深刻驱动着物流运输等相关行业的变革。电动轻型货车的发展并非单一维度的突破,而主要是电池技术迭代、运营场景拓展与商业模式创新共同驱动的立体化演进过程。回顾行业发展路径,电动轻型货车经历了政策驱动、租赁主导的早期阶段,经历市场验证与服务增值阶段,如今已迈入价值重构下的柔性生态阶段。

  • 2025-11-07
  • 阅读297
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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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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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