10、AIoT产品共创与采购策略解析

AIoT产品共创与采购策略解析

1. AIoT发展现状与共创合作权衡

AIoT(人工智能物联网)的发展是一个长期且复杂的过程,无法在短短三个月内看到全面的成果。不过,在这个过程中,一些互补的小项目能够证明AIoT的价值。过去,AIoT产品常需全栈式开发,如Nest打造智能恒温器时,需自主开发软件、硬件和连接性等全栈内容。如今,开发模式更趋于横向化,开发者可依据标准选择优质组件,这也为围绕特定领域用例的企业生态合作带来了更多机会。

在数据合作方面,通常会围绕特定领域用例展开。数据合作及其底层数据空间构成平台,不同用例则代表长尾机会。由于前期搭建平台需要投入成本,所以通过首批用例迅速展现价值至关重要。

对于高影响力产品,如初代iPhone,其开发不仅耗时久,而且投资大。在IT/OT集成方面,需区分是设备制造商还是实施方。若为新AIoT设备制造商,开发过程确实具有挑战性;但若是实施方,要以一致且可预测的方式为不同地点的众多工厂提供服务,就需要一种简单易行的方法,让运营团队能在三个月内完成实施,进而实现大规模推广,这类似于SaaS(软件即服务)模式,也是当下AIoT对工业企业具有重要意义的体现,因为终端用户能够自行进行扩展。

在共创与战略合作伙伴关系的讨论中,需要权衡利弊。以下是相关优缺点的总结:
|类别|详情|
| ---- | ---- |
|风险与弊端| - 技术、法律和商业的复杂性,以及利益相关者复杂性的增加,会显著提升项目风险。
- 利益冲突可能导致合作失败或伙伴关系失衡。
- 可见性有限和缺乏透明度会带来重大风险。|
|益处| - 能产生显著的业务和技术协同效应。
- 释放单个公司无法实

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设应急管理中。
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