随着科技的不断进步，人工智能在教育领域的应用愈发广泛，尤其是在智能学习机这个细分市场。沙利文公司发布的《2024年中国智能学习机行业白皮书》对这个领域的未来发展进行了深入探讨和预测，提供了详尽的数据分析与趋势解读。 报告回顾了人工智能发展的几个阶段，从早期的1.0到2.0，再到3.0以及现今正流行的4.0版本。其中，AI 4.0阶段标志着人工智能技术的又一次革命性进步，更加智能化与自适应学习能力是其核心特征。2024年作为一个重要节点，预计AI技术将在智能学习机行业中得到广泛应用，这将极大地推动教育模式的革新。 在讨论了人工智能发展史后，报告重点关注了K12教育市场，即从幼儿园到高中这一阶段的教育。K12是教育行业的重要组成部分，其对于教育技术的需求和接受度对整个行业的进步起着关键作用。通过分析K12教育的变革，白皮书指出了智能学习机在这一阶段的巨大潜力。VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等新兴技术的应用，正在改变传统的教学模式，为学生提供更为丰富和沉浸式的学习体验。 报告还提及了OMO（Online Merge Offline）的概念，这是一种线上与线下教育融合的新型模式，打破了传统教育的局限性，让学习变得更加灵活与便捷。2024年预计将有更多的智能学习机支持OMO模式，促进教育资源的优化配置。 白皮书强调，随着5G技术的普及和推广，将进一步促进VR/AR/MR等技术在智能学习机上的应用，使得远程教育和个性化学习更加高效和生动。5G的高速率、低延时特性，将使得在线学习体验与传统教室无异，甚至在某些方面能提供更为优质的体验。 此外，报告还提到了GPT-4技术的应用前景。作为当前人工智能领域的一项重大突破，GPT-4的出现预示着智能学习机的交互能力和个性化推荐将得到极大的提升。通过高精度的语言模型，智能学习机能够更好地理解学生的需求，提供更为精准的学习内容。 在市场趋势方面，白皮书预测到2024年，随着技术的成熟和市场的接受，智能学习机市场将迎来新的增长高峰。特别是2022年，报告显示65%的增长率，这一数据足以证明智能学习机市场的蓬勃发展态势。白皮书还指出，未来几年内，智能学习机将逐步渗透到各个层次的教育机构，包括小学、初中和高中，成为学生日常学习不可或缺的辅助工具。 在定义教育方面，报告还对教育的概念进行了新的阐释。结合VR/AR等技术，传统教育与技术结合产生的新教学模式，将使得学习过程更加生动和高效。这种技术与教育的结合，也在不断地推动着教育的革新。 《2024年中国智能学习机行业白皮书》为我们描绘了一个充满机遇与挑战的未来教育蓝图。在这个蓝图中，智能学习机作为一个重要的载体，将在人工智能技术的加持下，彻底改变传统的教育模式，为学生带来全新的学习体验。

集成芯片与芯粒技术是中国计算机学会针对快速发展的半导体领域推出的一项深入探讨。该技术白皮书涵盖了集成芯片与芯粒技术的基础理论、技术实现、市场趋势、工业应用以及面临的主要挑战和未来发展方向等关键知识点。本白皮书指出，集成电路作为现代信息技术产业的核心基础，面临性能提升的瓶颈，尤其是在处理能力、存储容量和能耗方面。传统集成电路的设计方法已经难以满足新兴应用对算力的需求，特别是在人工智能、自动驾驶和云计算等领域。这些应用产生的海量数据需要更强算力的计算设备，但目前的技术发展已遇到“功耗墙”、“存储墙”、“面积墙”等难题。 集成芯片技术，即通过将多个芯粒集成到一起，形成性能强大、功能丰富的芯片，为解决上述问题提供了新的思路。该技术依赖于芯粒的复用和组合，能够快速满足各种不同的应用需求，并且有望为芯片设计、制造、下游需求等整个产业链带来革新。 集成芯片技术的架构与电路设计方面，白皮书提出了从集成芯片到芯粒的分解与组合难题，并分析了芯粒间互连网络、多芯粒系统的存储架构、芯粒互连接口协议、高速接口电路以及集成芯片大功率供电电路等关键问题。同时，集成芯片的EDA（电子设计自动化）和多物理场仿真部分，强调了自动化设计方法与EDA工具的新需求，芯粒间互连线的电磁场仿真与版图自动化，以及电—热—力多场耦合仿真等方面的研究进展。 在工艺原理方面，白皮书详细讨论了RDL/硅基板制造工艺、高密度凸点键合和集成工艺以及基于半导体精密制造的散热工艺。而针对集成芯片的挑战与机遇，白皮书也提出了集成芯片的三大科学问题与十大技术难题，试图为我国在集成电路产业方面找到符合国情和产业现状的现实发展道路。 集成芯片与芯粒技术白皮书是该领域内一份极具参考价值的文档，它不仅提供了集成芯片技术的详细介绍，还为未来的产业和研究方向提出了具有前瞻性的见解，是中国集成电路产业在新时代背景下探索创新的重要指引。

随着科技的迅猛发展，高精度定位技术作为一项重要的基础技术，在诸多领域发挥着举足轻重的作用。特别是在2025年中国高精度定位技术产业的背景下，相关技术的发展和应用备受瞩目。本白皮书将详细介绍中国高精度定位技术产业的发展现状、趋势及应用领域。 高精度定位技术是众多技术领域中不可或缺的一部分，它能提供厘米级甚至更高精度的定位信息，这对于要求精确空间信息的应用场景至关重要。例如，在工业自动化、智能仓储、城市规划、自动驾驶、智能交通等领域，高精度定位技术有着广泛的应用。它能有效提高工作效率，减少人为错误，提升操作安全性，是现代智能系统不可或缺的一环。 目前，高精度定位技术主要包括超宽带（UWB）定位技术、蓝牙定位技术、室内北斗定位技术、WiFi定位技术、音频定位技术、地磁定位技术等。每种技术都有其特定的应用场景和技术优势。例如，UWB定位技术以其定位精度高、抗干扰能力强等优点，在室内定位和精确定位方面具有很强的竞争力。而蓝牙定位技术则因其设备普及率高、功耗低、易集成等特点，在可穿戴设备和智能家居等领域中扮演重要角色。 在产业链方面，高精度定位技术产业链涉及芯片设计制造、模块及硬件生产、方案商、集成商和终端用户等环节。参与的公司众多，包括了传统通信设备制造商、专业的定位技术供应商，以及众多的物联网（IoT）相关企业。这些企业在产业中扮演着不同的角色，从上游的基础芯片制造到下游的终端产品应用，形成了完整的产业链生态。 市场方面，随着物联网技术的普及和应用需求的不断增长，高精度定位技术的市场前景十分广阔。报告指出，高精度定位技术的市场驱动力主要来源于企业级市场、个人消费市场和政府级市场。这些市场的需求度和市场机会分析，将有助于企业把握市场动态，制定相应的市场策略。 值得注意的是，高精度定位技术的市场潜力分析也揭示了不同应用领域的市场机会。以蓝牙定位技术为例，其市场驱动力来源于广泛的市场需求和日益丰富的应用生态。蓝牙定位技术在室内导航、资产追踪、智能办公、智能医疗等方面有着巨大的应用潜力。 对于产业未来的发展，白皮书指出，技术创新与市场发展需要紧密配合。技术的突破将带来更多的应用场景和商业模式创新，同时市场的需求也会促进技术的进一步优化和成熟。在中国高精度定位技术产业的发展蓝图中，不断强化自主创新能力，加大研发投入，推动产业链上下游企业间的协作，是实现产业可持续发展的关键。 此外，报告还强调了政策引导和行业标准的重要性。政府的支持和引导可以为高精度定位技术产业的健康发展提供有力的保障，而建立统一的标准体系则有助于规范市场秩序，促进产业的良性竞争。 2025中国高精度定位技术产业白皮书不仅全面梳理了高精度定位技术的发展脉络，同时也对产业的未来趋势进行了科学预测，为相关企业提供了宝贵的信息和建议。随着定位技术的不断进步和应用场景的不断拓展，高精度定位技术将在未来发挥更加重要的作用，为经济的转型升级和智能化发展提供有力支撑。

2025年工业大模型白皮书.pdf

精易通用项目管理套件以项目流程为管理主线，以项目过程阶段为管理节点，以项目活动为管理对象，项目部门为管理单位，岗位权限为管理范围，可视化的技术表现形式，将每一个具体项目过程所涉及的岗位角色、内部资源，和外部资源，进行多维度的集成整合，实现对项目管理能力的全面提升。 精易通用项目管理套件是一款全面的项目管理解决方案，旨在帮助各类企事业单位高效地管理和控制项目，提升项目管理能力。该套件以项目流程为主线，将项目过程阶段、活动、部门和岗位权限作为管理的核心元素，通过可视化技术，实现多维度的资源整合。 1. **项目流程管理**：精易通用项目管理套件强调以项目流程为导向，这意味着它涵盖了从项目启动到项目收尾的全过程，包括需求分析、规划、执行、监控和结束等各个阶段。每个阶段都有明确的管理节点，确保项目按步骤推进。 2. **项目活动管理**：项目中的每一项任务被视为一个管理对象，通过精细化的任务分解，可以详细规划每个活动的时间表、责任人和资源需求。这有助于项目经理进行更精确的计划和控制。 3. **部门与岗位权限**：以项目部门为管理单位，根据岗位职责分配权限，确保团队成员在各自的角色内高效工作，同时保护敏感信息的安全性。 4. **资源集成**：内部资源如知识文档、资产和产品，以及外部资源如客户和供应商，都被整合到系统中，便于项目团队获取所需信息和支持，加强协作。 5. **可视化技术**：套件采用可视化界面，使得项目状态一目了然，进度跟踪和调整更加直观，帮助管理者迅速识别问题并作出决策。 6. **核心功能**：包括但不限于项目计划制定、任务分配、人员调度、进度跟踪、成本分析和风险控制。这些功能覆盖了项目管理的主要方面，提供全面的项目生命周期支持。 7. **通用性**：精易通用项目管理套件适用于不同规模的项目和行业，无论是科学研究、软硬件开发、系统集成还是工程建设，都能找到适用的管理方案。 8. **版本信息**：当前版本为V1.0，表明产品还在不断迭代和完善中，以满足市场需求。 9. **用户利益**：使用该套件可以提升工作效率，优化资源配置，增强项目计划性，减少风险，并能更好地应对市场变化和竞争。 10. **运行环境和技术性能**：虽然没有具体列出，但通常会包括软件的硬件需求、操作系统兼容性、数据库支持和网络要求等。 11. **成功案例**：通过分享成功案例，用户可以了解到产品在实际应用中的效果和价值，为选择和使用提供参考。 精易通用项目管理套件的出现，是针对市场上项目管理软件功能单一的问题提出的解决方案，它力求实现全面的项目管理，提高企业的运营效率和竞争力。通过这款工具，项目管理者可以更有效地控制项目进度，优化资源分配，从而推动项目的成功执行。

本白皮书在编制过程中参考了大量的国内外标准，引用了很多图文并貌的解释，举了多个例子。包括针对于数据中心的最新产品，这些产品的大致结构、适用范围等；这些产品应用到数据中心中，如何配置，如何安装，也有相应的图片描述。另外我们还在白皮书中放了一些案例，这些案例一般在标准里是很难见到。 本白皮书相当于数据中心布线系统设计与施工的技术指南，对工程设计与施工有着非常积极的技术指导作用，可以帮助用户、设计及施工单位有效提高设计水平及工程质量。

### 知识点 #### 1. 儿童陪伴机器人市场现状与背景 随着智能技术和自动化技术的进步，机器人逐渐从工业领域向家庭场景渗透，其中儿童陪伴机器人成为家庭机器人发展的重点方向。现代快节奏的生活方式使得家长陪伴孩子的时间减少，而儿童陪伴机器人的出现，在一定程度上缓解了这一问题，满足了年轻父母的需求。儿童陪伴机器人不仅提供了拟人化的动作和情感丰富的语言交流，还具备多元化的功能，如智能交互、儿童看护、教育学习等，以期达到更高质量的陪伴体验。 #### 2. 工业机器人的发展历程 工业机器人的发展历程始于20世纪50年代，在工厂流水线上替代人类进行重复性高的工作。随着技术的演进，工业机器人从简单的程控机器人发展到集视觉、触觉、传感器技术于一身的智能化机器人。它们在汽车、电子、化工、能源和医药等行业的应用进一步扩大，显著提高了生产效率，节省了劳动力成本。 #### 3. 服务机器人的分类与应用 服务机器人主要分为个人/家庭服务机器人、特种服务机器人和商业服务机器人。个人/家庭服务机器人用于老年人护理、家政、智能家居等领域；特种服务机器人则应用于军事、医疗救援和科研等专业领域；商业服务机器人则在零售、餐饮和机场等商业场景中发挥作用。随着人工智能和自动化控制技术的发展，服务机器人的智能化程度和应用场景得到了丰富，逐渐被公众接受并需求增长迅速。 #### 4. 儿童陪伴机器人的基本特征与能力 儿童陪伴机器人应具备拟人化的运动能力和丰富的情感交互能力，能够通过肢体动作和面部表情与儿童互动。此外，它们还必须具备优秀的语音识别和表达能力，支持中英文双语交互，能够在不同场景下准确识别语音内容，并能理解并回应儿童的提问。为了提供优质的陪伴体验，儿童陪伴机器人还需要具备丰富的知识库、闲聊对话能力以及提供高质量的有声资源。 #### 5. 儿童陪伴机器人的视觉感知能力 视觉感知是儿童陪伴机器人的重要能力之一，它们通过内置的摄像头来识别和分析交互对象。这一能力的提高有助于机器人更好地理解和响应儿童的需求和行为，提升交互的自然度和亲和力。 #### 6. 儿童陪伴机器人的发展趋势 在人工智能技术的推动下，儿童陪伴机器人在性能和体验上正迎来新一轮的产业升级。随着对机器人AI能力与交互设计要求的不断提高，未来的儿童陪伴机器人将更加智能，能更好地满足家庭和儿童的需求。

工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

2025年，随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek公司凭借其在技术创新、应用拓展、产业发展等方面的表现，成为工业人工智能领域的引领者。技术创新方面，DeepSeek通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统观念。其DeepSeek-R1模型采用少量SFT数据和多轮强化学习，不仅提高了模型准确性，还大幅降低内存占用和计算开销。此外，DeepSeek的推理模型R1-zero基于强化学习训练，实现了无监督训练或人类反馈的自我学习，推动AI进入算法变革阶段。在模型发展趋势上，低参数量模型的出现使得AI技术可以部署到更多终端设备，推动了AI技术的广泛应用。 在应用拓展方面，DeepSeek技术在医疗AI领域广泛应用，助力多家医疗企业提高诊断准确性和病理分析效率。同时，DeepSeek的AI技术也推动了制药研发的加速，国内药企如晶泰控股、信达生物等已通过其技术提升研发效率。在大健康管理领域，DeepSeek的大模型支持个性化健康管理解决方案，推动了AI技术在医疗领域的商业化进程。此外，DeepSeek-R1的高精度运动控制和人工智能算法提高了手术机器人的操作精度和灵活性，在康复、人机交互、远程医疗等领域具有潜在的技术突破能力。 在产业发展方面，DeepSeek补上了中国人工智能在基础底座方面的短板，用有限算力实现了推理上的优化，推动了中国AI应用的大规模发展。其产品DAU迅速增长，显示出强大的用户吸引力和应用潜力。DeepSeek开源的基于McE架构的模型DeepSeek-McE，以极低计算成本实现了高性能，为行业提供了新的技术路线选择。 从行业趋势看，DeepSeek的出现推动了AI技术从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，更注重AI技术在各行业的落地和应用。同时，非Transformer架构的新算法也成为了AI模型架构多样性发展的新方向。DeepSeek相关的新架构模型如LFM（Liquid Foundation Model）模型，其性能超越了同等规模的Transformer模型，为AI技术的进一步突破提供了新的思路和方向。 总结以上，DeepSeek在技术创新、应用拓展、产业发展等方面均扮演了重要角色，不仅引领了工业人工智能的技术发展，还在实际应用中展现出巨大的商业价值和行业影响力。其推动的技术进步和产业升级预示着人工智能技术将更加深入地融入人类社会的各个方面，为解决实际问题提供强有力的工具。

传统高可用性系统中必须通过共享存储来实现数据的一致性和连续性，这个特性无形中增加了 可用性系统的成本。 RoseVM Cluster(镜像版)基于以太网络TCP/IP 协议，通过数据实时镜像技术，在两台虚拟主 机之间实现不需要共享存储的纯软高可用系统。