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智能(新能源)汽车应用解决方案

依托CBA等最新数字化技术与成熟产品,为车企构建一个车联能力中台支撑体系,赋能车企搭建端到端的车联智网,形成智能车辆应用闭环

  • 2024-02-06
  • 阅读280

“智慧园” 工业园区解决方案(73页 PPT)

建设园区云平台,包括云服 务、大数据、物联网、融合 视频等基础平台的建设。 一个平台打通园区业务数据, 实现园区业务一盘棋,为运 营支撑和产业决策提供基础。

  • 2024-02-06
  • 阅读561
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2019-2023信息化规划方案(24页 PPT)

当下很多企业都在热议智能制造,但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段,少数企业也只是实现了信息集成,也就是可以达到数字化工厂的水平;极少数企业,能够实现人机的有效交互,也就是达到智能工厂的水平。而绝大多数企业距离智能制造的要求或者工业4.0表述的状态,还相差很远。

  • 2024-02-06
  • 阅读263
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2023大模型落地应用案例集-大模型测试验证与协同创新中心-2023-119页

本项目通过搭建高性能 GPU 计算集群、训练通用大语言模型、训练垂类大语言模型、搭建大语言模型微调平台、搭建大语言模型应用开放平台等核心模块,旨在打造大语言模型服务和应用平台,为大语言模型技术的研究和应用提供一个开放、可扩展、可协作的环境。这个平台除了通用大语言模型外,还提供大量共享的数据集、算法库、模型微调工具等资源供开发者使用,同时大语言模型应用开放平台提供一整套完整的大语言模型生态应用工具链,从而加速大语言模型的训练以及大语言模型生态应用的开发和使用过程。

  • 2024-02-06
  • 阅读362
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  • 118页
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“双碳”目标下的绿色低碳科技发展现状与展望分析报告(58页 PPT)

低碳技术是指能够有.效降低碳能源消耗、减少温室气体排放、防止气候变暖而采取的技术手段。根据减排机理,低碳技术可分为零碳技术、减碳技术和储碳技术;根据技术特征,可分为非化石能源类技术等五大类。根据《国家重.点推广的低碳技术目录》低碳技术的评价的温室气体主要为二氧化碳(CO2),同时也适当考虑甲烷(CH4)、氧化亚氮(N2O)、氢氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)和六氟化硫(S F6)等其他种类温室气体

  • 2024-02-05
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中服云增材制造产线调度方案

产线生产制造自动调度系统,以3D打印机产线为示范产线,通过物联网平台支撑技术,对产线的打印机设备以及其他生产设备通过物联网关接入物联平台,系统基于物联网平台支撑,结合生产产线实际的业务场景进行智能化自动调度业务升级,实现可全流程自动执行生产、过程监控、多业务平台数据同步等功能。 实现MES系统订单集成 实现多台打印机自动分配生产任务 实现自动排产、投产、执行生产,支持调整顺序 实现打印工艺代码云端管理及生产自动下发 实现生产过程工序自动流转执行 实现生产过程数据监控 实现生成固定规则数据 如生产炉号 实现生产过程工序自动串联执行 实现设备自动、人工模式切换 实现多设备生产过程绑定 实现第三方系统业务和数据集成 实现真空炉多任务工单同时退火 实现生产任务工单过程暂停、恢复、终结 实现生产工单数据分析统计

  • 2024-02-03
  • 阅读394
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  • 60页
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中服云增材制造数字化车间方案

基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示

  • 2024-02-03
  • 阅读10455
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  • 62页
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智能制造企业数字化升级方法论(13页 PPT)

通过智能化技术手段 , 以优于或相当于大批量制造的成本、效率、质量 ,生产出单件、 小批量的定制化产品。 通过智能化技术手段 , 以优于或相当于大批量制造的成本、效率、质量 ,生产出单件、 小批量的定制化产品。

  • 2024-02-01
  • 阅读244
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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

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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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