云制造應用

1、 證券證券研究報告研究報告行業深度報告行業深度報告 5G5G 代表性企業應用，云視頻在疫情下代表性企業應用，云視頻在疫情下 提前進入提前進入高速高速發展期發展期 視頻會議視頻會議走向云化、輕量化，走向云化、輕量化，疫情加速云視頻發展疫情加速云視頻發展。
上世紀 90 年來以來視頻會議發展大致經歷三個階段，目前正從基于 MCU 設備的傳統視頻會議向云視頻會議發展，相比傳統視頻會議，云 視頻具有。

2、拿y 拿把主持 美國上半年應用App投放市煬 . . . $把王精 上半年投放嚴晶占比T。
pS 10.0% 10.0% 生活娛樂 9.4% 財務 6.5% 6.4% e ,na 盧tA 工具旅游 重蟲草量來源：MoreThan Data數第研究中心 10.0% 10.0% 9.4% 6.5% 6.4% 6.1% 熱云數據 M。
reThan Data 上半華投放嚴晶占比T。
p20 % 噸， 4 。

3、 云計算與邊緣計算云計算與邊緣計算協同協同 九九大應用場景大應用場景 （2019年年） 云計算開源產業聯盟云計算開源產業聯盟 OpenSource Cloud Alliance for induseRy, OSCAR 2019年7月 版權聲明版權聲明 本白皮書版權屬于編寫單位，并受法律保護。
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違 反。

4、月平均導致2,269個錯誤配置事件。
5.5的AWS S3存儲桶具有全局讀取權限，使其對公眾開放。
平均每個組織在云中每月產生超過32億個事件，其中3,217個是異常的，31.3個是實際的威脅事件。
云中的威脅事件，即受損帳戶，特權用戶或內部威脅，同比增長27.80的組織每月至少遇到1次受損帳戶威脅。
92的所有組織都在黑暗網站上銷售了可供銷售的云憑據。
Office 365中的威脅在過去兩年中增長了6普通組織使用1,935種獨特的云服務，比去年增加1大多數組織認為他們使用大約30個。

5、900億元，市場增長空間巨大。
市場競爭格局逐漸分化，各類型代表機構涌現領先者：領先者在商業模式創新或產品/服務創新性上擁有較強的獨特性，同時具有很好的系統執行力能夠把創新性提供給市場并獲取較高的市場認可。
創新者：創新者在產品/技術上的投入相對較大，并已經形成特色較為鮮明的商業模式、產品系列，初步構筑起優勢。
務實者：務實者擁有豐富的資源和強大的執行力，往往在業內已經深耕較長時間。
頭部廠商快速崛起，正逐步建立起自身優勢壁壘將廠商執行和運營能力和廠商創新能力拆解，重點考察凈利率、服務網絡、專利數和研發投入四項核心指標。
在銷售增長方面，2019年上半年頭部各家云財務應用服務商銷售收入快速增長，從同比變化看，多數集中于50%-100%之間，其中暢捷通達150%左右，同比增速第一，行業仍處于高速增長階段。
在對小微企業覆蓋上，根據公開信息及調研顯示，在云財務應用服務領域注冊量方面，暢捷通服務用戶超300萬，浪潮約250萬，金蝶為190萬，在現有小微企業的市場覆蓋比例上，暢捷通占比約19%，小微企業市場覆蓋第一，浪潮和金蝶則分別約為15%和11%，市場客戶覆蓋呈現一定的集中度。
中國小微企業云財務應用市場發展趨勢分析需求側動力促進小微企業財務管理服務市場持續增長從需求側來看，小微企業數量持。

6、國家。
目前人工智能在制造業應用潛力的討論大部分圍繞技術提供商展開，對工業用戶關注較少。
本報告旨在深入了解中國制造企業應用人工智能的真實情況和應用場景，探討人工智能項目理想與現實的差距，以及行業未來發展趨勢。
人工智能直擊制造業痛點，有望在未來2-5年內對制造業產生可見影響。
德勤調研發現制造企業生產經營過程中面臨的最大痛點分別是：生產成本上升、生產線設計缺乏靈活性，以及不穩定的產品質量及良率。
人工智能幫助企業提升自動化的效率和精確度，預測市場趨勢并安排生產計劃，以及提升質檢效率，因此93%的受訪企業認為這項技術將成為制造業增長和創新的關鍵技術，87%的企業已經或計劃在兩年內部署人工智能，83%的企業認為人工智能將在未來2-5年內對企業的生產和管理產生實際可見的影響。
人工智能在制造業的應用場景眾多，大致可以分為智能生產、產品和服務、企業運營管理、供應鏈以及業務模式決策五個領域。
我們的調查發現，智能生產相關應用是目前制造企業部署人工智能的首要選擇，占比51%。
其次為產品和服務場景，占比25%。
但是受關注的細分場景將在兩年內發生明顯變化，產品服務和企業管理相關應用場景增加，并出現新的應用增長點企業對人工智能應用在提升營銷效率、物流服務、資產與設備管理、客戶需求洞察及能源管理的關注度明顯上升。
盡管人工智能在工業領域大規模落地值得期待，我們也發現項目落地的效果往往與預期存在差距。

7、資料，希望能夠在各個行業的數字化轉型過程中提供有效賦能。
1、基礎設施的云化自人類社會誕生以來，先后經歷了農業經濟、工業經濟、網絡經濟等時代。
今天，我們迎來了由IT經濟、DT經濟、智能經濟所組成的數字經濟時代。
根據聯合國2019年數字經濟報告的統計，數字經濟的規模約占全球生產總值的4.5%至15.5%之間，其中中國和美國是引領世界數字經濟發展的首要力量。
正如水之于農業經濟時代，電之于工業經濟時代一樣，在數字經濟時代，數據正在成為新的自然資源、新的戰略資源。
中國工程院院士、阿里云創始人王堅在其在線一書中認為，數據正在改變商業的本質。
根據IDC的相關預測，全球數據圈將從2018年的33ZB增至2025年的175ZB，實現5倍以上的增長。
預計到2025年，中國數據圈將增至48.6ZB，占全球數據圈的27.8%。
多方數據的匯聚以及對數據“存儲-使用-管理” 的全生命周期支撐能力、全方位的數據安全體系和健全的數據生態環境、以數據為中心實現數據價值最大化是以存儲、計算、網絡等基礎設施所需要解決的重要問題。
而今天，云計算已經在關鍵技術和應用規模上實現對傳統基礎設施的超越，基礎設施全面云化的進程已將開啟。
2、核心技術互聯網化作為分布式處理、并行處理和網格計算融合發展的云計算從2006年正式誕生，時至今日，云計算已經成為一門獨立的學科。
今天，大數據、物聯網和人工智能。

8、知識的創造。
今天，中國制造主要還是在做加工、生產，并逐步升級到裝備，未來發展的下一步就是知識、智慧的應用，這就是我們憧憬的智能制造。
智能制造的基礎是素質、體制、本質問題，要創新的地方要有價值，我們要找到價值的定位和定價，價值的定位就是站在客戶的位置思考價值，背后是客戶真實的需求，價值的定價就是通過創新業務模式為提供的價值收費。
燈塔工廠就是智能制造的領路人，當我們遭遇大風大浪、黑暗、不知道方向的時候，人們會需要燈塔。
在中國制造升級的路途上，燈塔工廠具備網絡化、自動化、更優化的特征，同時也具備代表性、技術性、高效性和價值性，給中國廣大的制造業指路。
燈塔工廠不是目的，而是一個階段、一個里程碑，是一個重新塑造自己、塑造中國制造業的開始。

9、的數字競爭對手、金融機構的外部競爭信號各種規模和類型的人已經測試了各種云計算方法，這些努力范圍從啟動有限的試點到將主要工作負載轉移到云計算。
隨著基礎設施即服務(IaaS)的日益商品化，csp正在成為更多地競爭高價值的平臺即服務(PaaS)產品。
整體在商業和公共部門的公共云上繼續采用工作負載生長。
金融機構和科技領域核心系統與非核心系統。
到目前為止，金融機構的申請和公司正在遷移到或在公共云上本地構建的工作負載主要由非核心的參與系統(SOEs)組成前端系統、客戶和業務伙伴(如數字渠道，移動應用程序和網上銀行)。
克服更廣泛用云的挑戰許多特定的技術挑戰阻礙了云的廣泛采用金融行業。
這些包括延遲、數據駐留和事務，個人識別信息(PII)和監管風險，以及彈性。
金融機構數據中心之間的地理距離機構和CSP影響延遲和性能。
關鍵任務和核心銀行工作負載，如信用卡授權往返時間，通常需要超低延遲，成為評估系統適用性的關鍵指標公共云。
用于云解決方案的分布式數據模型還沒有完全成熟，但是公司是否測試它們以擴大用例集(如合并數據湖分析)。
大多數公共csp對數據輸入收取很少或免費的費用，但有變量對應的出站或出站費用的數據傳輸，引入權衡和鎖定考慮。
在多個云中規劃未來盡管面臨種種挑戰，金融機構的首席信息官們仍在展望最終混合和多云運營模式。
因為沒有一個多云架構是完美的當涉及到工具、服務選擇和來源模型的所有目的時在技術堆棧的每。

10、中間件技術 在百度云原生測試的應用實踐 1 技術趨勢 Technological trends 2 測試挑戰 Testing challenges 3 設計思路 Design thinking 4應用場景 Application scena。

11、p這些企業不應該認為數字化轉型是一次性投資。
數字技術的發展速度很快，并將持續下去。
公司花費了相當大的努力來跟上這些變化，這一趨勢在未來幾年只會加速。
這個過程并不簡單，還涉及到改革體制和流程，以支持轉型。
文化問題不再是潛伏的問題，抵制變革是c。

12、p 日本煙草：自2016 年5 月開始，Logic 就啟動了PMTA 研究項目。
2019 年 8 月19 日，Logic 向FDA 提交了PMTA 申請，并且成為首批進入實質性審查環節的產品。
申請材料包括在 18 個研究機構中進行的近50。

13、立足過去，美股云計算公司PSG 同樣服從正態分布，95置信區間下中樞范圍為0.379 至0.657以2018 年1 月1 日的PSTTM 為基準。
為驗證PSG 的規律歷史是否適用，我們沿用上文中 2017 年之前上市的 29 家美股云計算。

14、使用涂鴉智能的物聯網云平臺的產品公司將更有效地利用致力于開發物聯網軟件的內部資源，并將他們的人pp可擴展的開發人才和pp才集中在產品開發的核心業務能力上，而不是從零開始構建他們的物聯網軟件開發平臺和工具。
涂鴉智能繼pp能力pp續擴展平臺上。

15、在物聯網技術的發展和各項需求的推動下，邊緣計算迎來爆發，而與此同時， ， 對芯片的算力提出了更高的要求。
以自動駕駛為例，隨著自動駕駛等級的不斷提高，所需要實時分析的信息量大增，每提升一個等 級，對算力的需求就提升一個數量級； AI計算量每年。

16、視頻云在智能生產智能分發以及通過音視頻處理保障流暢度等方面提供強大的技術支持，對視頻生產供應傳播和跨領域應用起到重要作用。
首先，視頻智能生產賦能視頻生產環節，幫助創作者高效處理和制作視頻內容，加上視頻AI的多種能力，能夠在大型直播場景下實現。

17、云技術在世界經濟中發揮著越來越重要的作用。
2019冠狀病毒病coVID19大流行期間，它支撐了全球供應鏈和遠程工作，對于亞太地區尋求在2021年及以后提高可擴展性業務連續性和成本效率的組織來說，它將繼續是一項重要資產。
在整個地區，我們的客戶。

18、5.1App違法違規收集使用個人信息專項治理報告2019發布2020年5月,App專項治理工作組發布App違法違規收集使用個人信息專項治理報告2019以下簡稱報告,2019年3月起,評估發現違法違規收集使用個人信息問題共計6976個,向25。

19、PVDF主要由VDF單體聚合而成，目前制備VDF路徑主要有以下五種：1R142b脫HCl制VDF，其中R142b可由三種方式得到：乙炔合成R152a后氯化得到甲級氯仿CCl3CH3與HF反應得到偏氯乙烯VDCCCl2CH2與HF反應得到。
2。

20、 醫療數據較為敏感，安全成為醫療行業聚焦目前，傳統醫療服務加速向互聯網醫療智慧醫療的新業態轉化，醫療行業數字化轉型提速醫療數字化的迅猛發展在給人們的就醫等帶來便利的同時，安全風險也在增加。
醫療數據具有真實性敏感性數據覆蓋范圍廣等特點。
醫療。

21、云計算和人工智能產業應用 白皮書 2018 清華大學互聯網產業研究院清華大學互聯網產業研究院 2018.09 I 序言 中國科學院院士 陳國良 我們正處于一個飛速而突破性的數字轉型時期，這是由巨大的市場轉 型動力即人工智能云計算與大數據分析。

22、63中國教育行業云計算應用白皮書出品方特別支持出 品 方特別支持中國教育行業云計算應用白皮書1中國教育行業云計算應用白皮書云計算幫助教育行業實現： 教學資源共享 教育基礎設施優化 科學研究支撐 教學方式改革 教育管理支持教育行業云計算適逢其。