在全球能源轉型與“雙碳”目標的驅動下,供暖系統(tǒng)正從傳統(tǒng)粗放式管理向數(shù)字化、智能化方向加速演進。傳統(tǒng)供暖系統(tǒng)因熱源形式復雜、熱網(wǎng)規(guī)模龐大、用戶需求動態(tài)變化,常面臨熱負荷響應滯后、水力失衡、能耗超標等問題。濟南能源集團與浙江大學、英集動力等機構聯(lián)合開發(fā)的“基于數(shù)字孿生的低碳城市智慧供熱大腦”項目,通過AI預測控制算法與數(shù)字孿生技術的深度融合,將熱負荷響應時間縮短70%,供熱平衡構建效率提升50%,為行業(yè)提供了可復制的技術范式。
在科技飛速發(fā)展的當下,空間技術融合正以前所未有的速度推進,低軌衛(wèi)星作為其中的關鍵力量,已然蓄勢待發(fā),即將在全球范圍內掀起一場通信與科技的變革浪潮。
在當今數(shù)字化時代,人工智能(AI)技術正以前所未有的速度蓬勃發(fā)展,深刻改變著各個行業(yè)的面貌。從智能語音助手到自動駕駛汽車,從醫(yī)療影像診斷到金融風險預測,AI 的應用場景日益廣泛。然而,隨著 AI 模型規(guī)模的不斷擴大和應用復雜度的提升,對算力的需求也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。與此同時,高算力帶來的高功耗問題成為了制約 AI 進一步發(fā)展的瓶頸。在此背景下,低功耗大算力技術應運而生,成為推動 AI 生態(tài)持續(xù)發(fā)展的關鍵力量。
近日,國務院印發(fā)《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》,為我國加快推進 “人工智能 +” 提供了重要指引,明確了發(fā)展方向、重點任務與實施路徑,凝聚起培育新質生產(chǎn)力的強大合力,有利于推動全面賦能高質量發(fā)展。人工智能作為引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術,已成為國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的強大引擎?!兑庖姟返某雠_,可謂恰逢其時。
在光電行業(yè)快速發(fā)展的當下,產(chǎn)品迭代速度不斷加快,對倉儲管理的精準性、高效性提出了更高要求。傳統(tǒng)立體倉儲模式依賴人工記錄與條碼掃描,在面對光電產(chǎn)品小批量、多品類、高價值的存儲需求時,逐漸暴露出貨位混亂、出入庫效率低、盤點誤差大等問題,嚴重制約了企業(yè)的整體運營效率。而 RFID(無線射頻識別)技術的出現(xiàn),為光電行業(yè)立體倉儲的智能化升級提供了全新解決方案,實現(xiàn)了倉儲效率的翻倍提升,成為推動行業(yè)高質量發(fā)展的重要引擎。
在物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量突破千億級的今天,開發(fā)者對核心芯片的訴求已從單一功能轉向“全棧集成+生態(tài)協(xié)同”。樂鑫科技推出的ESP32憑借其獨特的“雙核架構+無線雙模+開源生態(tài)”組合,成為智能家居、工業(yè)監(jiān)控、可穿戴設備等領域的首選方案,其技術優(yōu)勢可拆解為三大核心維度。
在當今數(shù)字化時代,人工智能(AI)和高性能計算(HPC)的迅猛發(fā)展對 GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計算密度和功耗的不斷攀升,散熱問題成為了制約其性能發(fā)揮的關鍵因素。傳統(tǒng)的風冷方案已難以滿足日益增長的散熱需求,嵌入式液冷技術應運而生,成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。
在人工智能飛速發(fā)展的當下,大模型展現(xiàn)出了強大的語言理解與生成能力。然而,要讓這些模型真正在實際場景中發(fā)揮作用,與外部豐富的工具及數(shù)據(jù)源順暢交互至關重要。在此背景下,Model Context Protocol(MCP),即模型上下文協(xié)議應運而生,正悄然改寫 AI 開發(fā)的固有模式,在傳統(tǒng) API 之外開辟出一片新的天地。
LED智能調光系統(tǒng)是一種基于LED光源的電氣控制系統(tǒng),主要應用于酒店、展廳、劇場及商業(yè)建筑等場景,可實現(xiàn)動態(tài)調節(jié)光通量和照度。
在DAB中,兩個橋的占空比通常保持在50%,功率流動是通過改變兩個電橋之間的相位即相移(phase shift)而實現(xiàn)的。
電容觸摸技術作為一種實用、時尚的人機交互方式,已經(jīng)被廣泛的應用到各種電子產(chǎn)品,小到電燈開關,大到平板電腦、觸摸桌等。
在平安城市建設中,視頻監(jiān)控系統(tǒng)正從標清向4K/8K超高清方向發(fā)展。超高清視頻雖能提供更豐富的細節(jié)(如人臉特征、車牌號碼),但也帶來數(shù)據(jù)量激增(8K視頻碼流達100Mbps)、傳輸延遲升高、存儲成本攀升等問題。端-邊-云協(xié)同架構通過前端編碼壓縮、邊緣計算預處理、云端存儲優(yōu)化的三級體系,有效平衡了超高清監(jiān)控的畫質需求與系統(tǒng)成本。本文從架構設計、編碼優(yōu)化、存儲策略及工程實踐四個維度,解析該領域的創(chuàng)新解決方案。
在智慧城市建設中,井蓋位移監(jiān)測是保障市政設施安全運行的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)人工巡檢方式存在效率低、響應慢等問題,而基于低功耗藍牙(BLE)與邊緣計算的實時預警系統(tǒng),通過物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)了對井蓋狀態(tài)的實時感知與智能分析。本文從系統(tǒng)架構、關鍵技術、應用場景及工程實踐四個維度,解析該領域的創(chuàng)新設計方案。
在萬物互聯(lián)的M2M(機器對機器)通信場景中,邊緣AI正通過將計算能力下沉至終端設備,重構傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構。以TensorFlow Lite Micro(TFLite Micro)為核心的輕量化模型部署方案,憑借其低功耗、低延遲與高隱私性,成為工業(yè)巡檢、智慧物流、智能安防等領域的核心驅動力。本文從模型輕量化、硬件協(xié)同優(yōu)化及典型應用場景三個維度,剖析邊緣AI在M2M中的技術實踐與價值突破。
在智慧城市與工業(yè)4.0的雙重驅動下,視頻分析技術正經(jīng)歷從看得見到看得懂的范式躍遷?;赮OLOv8的實時人臉識別與行為異常檢測算法,通過深度學習與計算機視覺的深度融合,構建起覆蓋"感知-理解-決策"的全鏈路智能分析體系。該技術不僅在安防監(jiān)控、零售分析等領域實現(xiàn)商業(yè)化落地,更在工業(yè)安全、醫(yī)療監(jiān)護等場景中展現(xiàn)出革命性價值。