工业大模型:大模型赋能,智启工业未来 头豹词条报告系列还需要不断投入资金进行技术升级和数 据获取,以维持竞争力。从数据上看,高技术制造业的研究与试验发展(R&D)经费投入强度为2.91%, 在规模以上工业企业中,研究与试验发展(R&D)经费投入超过千亿元的行业大类占全部规模以上工业企 业研究与试验发展(R&D)经费的比重为63.2%。由此可见,工业大模型行业技术壁垒的高度,以及对技 术创新的强烈需求,在这一要求下,行业的准入门槛逐渐提高。 2 (600588) 总市值 营收规模 同比增长(%) 毛利率(%) - 126.1亿元 -0.37 40.30 - 552.1亿元 2.46 19.90 - 12.1亿元 16.14 56.03 1.3千亿 14.3亿 1.2600 - - 38.8亿元 0.57 40.76 - 4.1亿元 13.27 55.31 - 31.9亿元 4.75 3.97 4.0亿 1.7亿 6.3000 16.68 法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营;法律、法规、国务院决定规定应当许可(审… 查看更多 竞争优势 华为云的盘古大模型自2021年发布以来,已经发展到3.0版本,并且在多个领域表现优异。盘古大 模型拥有千亿参数,具备强大的泛化能力和小样本学习能力,这使得它能够适应复杂的工业应用场 景。华为在人工智能技术方面具有显著优势,其自研的昇腾AI处理器和全栈AI解决方案为大模型的 开发和部署提供了强大的计算0 积分 | 24 页 | 6.60 MB | 5 月前3
四川省近零碳排放园区试点建设2023年度进展报告-四川省生态环境厅地区 建设主体 主导产业 试点特色 1 独角兽岛(科 创生态岛)近 零碳排放园区 成都市 四川天府新区 成都科学城管 理委员会 数字经济 致力于打造全国首家千亿级数字经济近零 碳产业园区,规划九大低碳技术体系,秉 持全周期近零碳理念,探索站城一体开发 模式,开展能源绿色低碳高效集中应用, 打造气候适应型绿色低碳建筑群,构建园 区近零碳能源系统,建设“能碳双控”平 推动生产产品由燃油汽车向新能源汽车转 型。 5 四川金堂工业 园近零碳排放 园区 成都市 成都市淮州新 城管理委员会 节 能 环 保、晶硅 光伏、锂 电 聚集以“晶硅光伏、新型锂电”为核心的 千亿级绿色低碳产业集群,建设绿色低碳 智能工厂,推广屋顶分布式光伏,打造绿 色交通体系。 6 攀枝花格里坪 近零碳排放园 区 攀枝花 市 四川攀枝花格 里坪特色产业 园区管理委员 会 源建筑应用和交通运输电动化。 14 宜宾三江新区 东部产业园近 零碳排放园区 宜宾市 宜宾三江新区 管 理 委 员 会 (宜宾临港经 济技术开发区 管理委员会) 动力电池 打造千亿元级低碳产业集群,示范实施 “电动三江”工程,推动能源港建设,推 广智轨交通和换电重卡,发展多式联运绿 色物流,建设碳大脑智慧平台。 32 四川省近零碳排放园区试点建设 202320 积分 | 42 页 | 21.22 MB | 5 月前3
中国制造业国际化:趋势、风险及应对,“新三样” 展现新优势 • 出口目的地看 ,东盟、“一带一路”沿线等国家和地区占 比持续上升 对外投资的转变 • 投资总量看 ,我国制造业对外投资存量进入千亿美元级别 • 投资类型看 ,我国绿地投资成为制造业国际化主要选择 • 投资领域看 ,从资源能源、纺织服装逐步转向电子、汽车和 新 能源等领域 • 投资目的地看 ,从周边国家为主拓展至“一带一路”沿线国家10 积分 | 10 页 | 1.22 MB | 5 月前3
清华大学&NRDC:2023江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告4-4:样本园区达峰年二氧化碳排放量增加情况 4.2.5 典型案例分析 本研究从样本园区中各选取一家行业类和综合类园区进行典型案例分析。A 园区 为钢铁类国家级园区,2020 年实现 GDP 超千亿,其中工业增加值占比约 45%,园区 内产业发展方向为钢铁冶炼及钢铁制品生产、集成电路、生物医药、智能制造、汽车零 部件制造,且第二产业比重仍在不断提高。B 园区为综合类国家级园区,2021 年全区0 积分 | 42 页 | 2.85 MB | 5 月前3
产业园区可持续发展实践白皮书李克强和新加坡总理李显龙分别致贺信 · 2009年:园区迈入 开发建设十五周年, 取 得 了 地 区 生 产 总值、累计上交各种 税收、实际利用外资 折 合 人 民 币 、注 册 内资“四个超千亿” 的发展成就 · 2006年:园区进行新一轮 规划调整,由“工业园区” 向融合生产性服务业和 现 代 服 务 业 的 综 合 性 产业和城市功能区拓展。 中 新 合 作 区 规 划10 积分 | 88 页 | 15.72 MB | 5 月前3
2025年工业大模型白皮书典型架构包含: ➢ 跨模态编码器:统一处理传感器数据、文本、图像等异构输入 ➢ 分层记忆网络:存储设备历史状态、工艺知识库等长期记忆 ➢ 动态推理引擎:根据任务需求自动组合功能模块 技术挑战:参数量超过千亿级导致训练成本激增,需采用混合精度训练与 梯度稀疏化技术。 (2) 模块化组合大模型 技术特征:基于微服务架构构建模型组件库,支持动态拼装。核心组件包 括: ➢ 基础模型池:包含设备诊断、工艺优化、异常检测等原子能力模块 数据质量波动影响模型稳定性 极端工况下的可靠性验证需求 ➢ 传统模型瓶颈: 无法突破"维度灾难" 知识迁移成本高(跨工序模型重建需大量重复工作) ➢ 工业大模型新挑战: 千亿参数模型的实时推理能耗问题(某大模型单次推理耗电 2.3kW) 多模态对齐的数学理论空白(跨模态特征空间映射误差达 15-20%) 20 2 工业大模型技术 2.1 工业大模型技术体系概览10 积分 | 142 页 | 10.54 MB | 5 月前3
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