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瑞能半导体今年又提出了五横四纵的市场和产品发展的宏伟目标。

新研究表明，工业网络市场继续扩张，预计2024年将增长7%。

深度学习与OCR的结合能满足制造业在合规性、存在性检测的需求。

随着信息技术的飞速发展，制造业正面临着前所未有的数字化转型挑战与机遇。制造业作为国民经济的支柱产业，其数字化转型不仅关乎企业自身的竞争力提升，更对整个产业链乃至国家经济的可持续发展具有深远影响。本文将对电子信息、机械制造、汽车制造、医药制造、石油化工、食品饮料等六大制造业行业进行类型分析，探讨他们所面临的数字化关键点，以及所需涉及的技术点、系统配置，并结合案例进行具体分析。

今年3-6月这几个月，可以说是 “AI神仙打架月”，OpenAI、Google、微软、英伟达等科技巨头接二连三发布各种震撼世界的AIGC产品，并以前所未有的速度在迅猛发展。去年3月，OpenAI 才刚发布了CHATGPT 1.0，就在上个月就已经迭代到了GPT-4o多模态大模型，与此同时“世界模拟器”Sora又发出了最强音。英伟达今年3月刚向世界宣布要成为“AI代工厂”，前几天又乘胜追击，在台北Computex 2024展会上预测了未来十年的AI芯片趋势、量子计算机仿真系统，黄仁勋预计下一代AI将通过视频与合成数据学习、相互学习来理解物理世界，也就是说AIoT万物互融、互联的时代将真正来临。

数字孪生技术在汽车制造领域可发挥的作用和实用价值，并挖掘当下已经在熟练应用该技术的汽车制造业案例。

当今工业数字化、智能化、材料工艺已经到哪个层次了？

近日，TE汽车事业部高速高频连接一站式解决方案全球首发亮相。

《导则》分为目标愿景、基本遵循等六个部分，共30条规则。