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工业互联网应用案例集(2023-2024)
级别:
本案例集包含20个工业互联网应用案例,涵盖航空航天、化工、电力、矿山等多个行业。案例展示了5G、大数据、人工智能等技术在工业场景中的应用,如安徽一六八航空航天的5G+工业互联网平台、卡奥斯的智慧化工园区管理平台、江苏伟岸纵横的“管管安全”安全生产SaaS平台等。报告强调...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-11
关键字:
工业互联网
数字化转型
智慧工厂
5G技术
安全生产
英特尔人工智能边缘计算系统——AI视觉动捕技术在制造业人机工学应用的创新
级别:
本白皮书旨在探讨人机工学在现代工业中的应用背景、发展趋势以及如何通过科学的设计和管理实践,提升工作环境的安全性、舒适性和生产效率。通过深入分析人机工学的多学科特性及其在不同工业场景中的应用案例,我们希望为行业从业者、政策制定者和研究人员提供有价值的参考,共同...
作者:
英特尔
华郢技术
华润数科等
发布时间:2025-06-11
关键字:
人工智能
AI视觉
制造业
人机工学
新型工业网络体系架构蓝皮书(2025)
级别:
本蓝皮书深入探索新型工业网络发展需求,突出了新型工业网络“泛在互联、确定承载、控网算集成、开放智能、安全可控”的五大创新特征,提出新型工业网络架构“控网算一体化”的核心价值。本蓝皮书旨在为政府机构、企业、科研机构、投资者等利益相关方提供引导和参考,促进各界统...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-06
关键字:
工业网络
网联
工控
算力
面向工业互联网的算力网络研究报告
级别:
以工业互联网、边缘计算为代表的新兴业务对 DIOCT 技术融合提出了更高的要求,算力网络进一步融合通信、计算、人工智能等学科领域,是对边缘计算技术的有效升级,是推动传统产业的数智化转型以及激发数字经济发展的新引擎。本白皮书针对工业互联网和算力网络的发展趋势,提出算力...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-06
关键字:
算力网络
工业互联网
算网融合
应用场景
电力行业5G工厂建设实施参考指南
级别:
本指南立足于电力行业特性和发展阶段,围绕新型电力系统建设需求,系统梳理电力业务应用核心环节的数字化转 型路径,重点研究电力行业 5G 工厂在基础设施建设、现场适配升级、关键环节应用、网络安全防护等方面的关键问题,提出具体指导和典型实施路径,为电力行业的数字化转型...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-06
关键字:
电力行业
5G工厂
数字化转型
新型电力系统
网络安全防护
工业互联网面向应用的确定性数据总线蓝皮书
级别:
本蓝皮书提出了面向应用的确定性数据总线架构,研究确定性数据总线支撑技术,为应用服务提供统一数据服务接口、算网协同调度的确定性数据通道和高效分发机制,支撑面向应用的确定性技术体系,赋能新型工业化应用模式。
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-05
关键字:
工业互联网
确定性数据总线
网算控一体化
分布式计算
数据模型
工业互联网标准数字化蓝皮书
级别:
工业互联网标准是固化工业互联网技术的关键抓手,是各国推进工业互联网发展的战略重点。在全球数字化转型趋势推动下,如何利用数字化技术,加快实施工业互联网标准的数字化进程是亟需提前布局和攻关的。本蓝皮书旨在深入探讨工业互联网标准数字化需求、应用场景、关键技术及发展...
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-06-05
关键字:
工业互联网标准数字化
机器可读标准
标准数字化转型
网络化协同
生成式AI时代,重塑员工潜能——工作变革与价值跃升
级别:
本报告探讨了生成式AI对员工潜能和未来工作的影响。报告指出,AI 和自动化已成为组织不可避免的变革力量,但目前仅有半数组织向员工清晰传达了未来工作愿景。报告强调,组织应将AI视为人才战略的一部分,通过技术整合和文化转型,激发员工潜能,提升组织绩效。通过调研全球20个国...
作者:
IBM
Oracle
发布时间:2025-05-26
关键字:
生成式AI
员工潜能
人才战略
AI技术整合
基于AIGC的智能多栈开发新模式
级别:
本报告深入探讨了基于AIGC的智能化多栈开发新模式。报告指出,AIGC技术正重塑软件开发范式,通过大型语言模型和多智能体协作,实现代码生成、测试自动化与跨栈协作。贝壳的实践表明,该模式使代码量同比增长22.7%,需求研发周期缩短10%。报告还提出了全方位建设企业智能化开发体...
作者:
贝壳找房(北京)科技有限公司
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
发布时间:2025-05-26
关键字:
AIGC
智能化多栈开发
软件开发新模式
AI时代的抉择以“信”筑基,行稳“智”远
级别:
本报告围绕 AI 治理框架、成熟度评估模型等技术方法论展开,分析 AI 治理的技术标准(如透明、公平、安全等七大要素)、实施路径及区域现状,侧重技术层面的策略探讨与理论构建,而非具体产品分析、市场数据或应用案例详述。
作者:
德勤
发布时间:2025-05-20
关键字:
AI治理
可信AI
治理成熟度指数
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