上海链节科技:区块链正加速赋能实体经济

区块链技术从数字货币应用扩展到各行各业,助力实体经济,提升系统安全和协作效率。中国建筑学会副理事长透露,区块链已应用于上海老啤酒厂改造工程,蚂蚁链通过区块链推出“车链通”优化产业链。科技巨头如华为、阿里巴巴等也在布局区块链,推动产业数字化。上海链节科技有限公司致力于区块链和数字经济,为实体经济提供数字化解决方案。

眼下,区块链技术的国家层面定位规格越来越高,随着“1024”会议的召开、“新基建”范围的明确以及“十四五”规划纲要的正式对外公布,区块链技术的发展与应用逐渐成熟,“区块链+”正在释放更大的潜能。

近日,在第十三届陆家嘴论坛上,前央行行长、博鳌亚洲论坛副理事长周小川在谈到加密货币创新时表示,中方对待加密货币的分析和讨论注重于其究竟如何为实体经济服务,如果能为实体经济做出重要服务,那么可能给予更大的关注,愿意投入更多的资源,来进行这方面的研发和试点。

而在此之前,工信部和网信办发布的《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》,亦指出了赋能实体经济在区块链技术应用的重要任务清单中排在首位。

事实上,经过近几年行业研讨与应用实践,区块链应用已经从单一的数字货币应用延伸到各行各业的场景,包括提升系统的安全性和可信度,加强传统产业多方之间的协作信任,同时简化流程,降低成本,进而在各领域中助推实体行业,解决实体经济的真实问题。

据中国信通院发布的《区块链白皮书(2019)》显示,区块链技术的应用场景正在不断铺开,从金融、产品溯源、政务民生、电子存证到数字身份与供应链协同,场景的深入化与多元化不断加深,预计到2022年,我国区块链市场规模将达百亿元。

就在此前,据中国建筑学会副理事长、上海市建筑学会理事长曹嘉明透露,上海老啤酒厂改造工程将引入区块链技术,这也是全国范围内区块链赋能建筑业的“第一单”,在上海老啤酒厂的改造项目中,区块链技术将应用于立项、设计、施工、置换等全过程,大约半年时间完成,目前,设计部分已经完成,正在进入施工阶段,由区块链技术提供的“智能合约”被广泛嵌入全流程中。

又如蚂蚁链运用区块链技术,推出的“车链通”技术,让每个设备产生的车辆、行车、电池等数据在加密后流转在区块链上,实现了产业链的信息互信,通过数字化提高了经营效率,不仅可以帮助降低司机小哥的购车、用车门槛,还可以链接金融、保险、二手车交易等后市场服务,激活整个产业生态,更可以推进动力电池梯次利用,从而提升整体设备生态循环效率。

为了拥抱产业区块链浪潮,目前,巨头们着力抢位“区块链+实体产业”生态高地,包括华为,阿里巴巴、百度等科技巨头也在不断布局区块链,以期全方位为各行各业提供区块链平台底座,赋能更多的实体经济。

上海链节科技有限公司,诞生于产业加速重塑、数字化金融格局加速转型的浪潮中, 立足于区块链·数字经济为实体经济赋能, 为社会进步和经济发展提供高效率、低成本的数字化转型解决方案。通过与实体企业、人民大众的生产、生活消费产生直接、正向的链接, 从真正意义上助力国家数字科技、数字金融、数字资产的整体发展。

核心团队依托多年产业咨询、组织赋能、数字化转型辅导等综合实操经验,运用人工智能、区块链、云计算、物联网等技术手段,实践深入研究数据生产资料的确权、开放、流通、交易、安全等相关技术与开发利用的业务流程,通过“配套DCEP落地”场景建设,提升传统企业数字化治理水平,加快推进产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合, 打造具有国际竞争力的数字产业集群。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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