青岛汇金通电力设备股份有限公司(以下简称"汇金通”)成立于2004年,主要业务包括输电线路铁塔、紧固件、通讯塔、光伏支架等设备的研发、生产和销售等公司专业服务电力行业、5G通讯、新能源光伏、轨道交通等领域,并通过外延式并购及内生式增长相结合的战略举措,打造了青岛、重庆、泰州、南宁“四大基地”,产能规模突破60万吨。
在当前数字化时代和公司发展新阶段,企业面临着商业模式迭代、组织效率变化等诸多挑战,为此,汇金通提出重视数字资本,通过数字资本来洞察竞争,借力数字资本打造企业独特的核心竞争力与战略发展模式,将数字化转型作为驱动业绩增长,提升运营效率,激活业务创新的重要手段和重点战略。汇金通以优战略、创新局、精管理为主线,组织战略围绕数字化进行结构调整,逐步推行集团化运营管理体系,全面提升集团化管理的资源协调和赋能能力,积极探索协同发展新路径。并启动汇金通“塔云”工业互联网平台(以下简称“塔云平台”)建设项目。
图:塔云平台构筑理论
“塔云”工业互联网平台是基于工业网络,综合铁塔行业知识、经验、机理、模型等,构建起的电力铁塔行业工业互联网赋能平台。其依托行业场景经验与大数据/云计算+云服务等先进技术理念的不断积累沉淀与发展,涵盖了纵向业务板块的“流程服务中心-门户协同中心-报表绩效中心-数据规则中心”的五层架构(解耦),并沿着横向的行业价值链的业务集成,进行了全体系的数据贯通与规则算法的沉淀积累,逐步深化+深度赋能电力铁塔的智慧运行。平台根据公司的集团化进程,将各类通用业务场景进行数据集成,智能化算法实践,依托价值链节点平台的建设,进行了数据提炼和流程挖掘(堵点/痛点/槽点),赋能主要的核心业务节点效益/效率倍增。
图:塔云平台架构
在技术架构方面,“塔云”工业互联网平台,采用先进的SG、TSN、PON、MEC等技术,融合公有云和私有云计算的混合云架构。"塔云”工业互联网平台连接实践,让铁塔厂真正实现设备网联化,接入无线化,内网IP化,外网智能化。
平台形成以下4个特色:
其一,Tower Cloud工业网络中的终端设备通过无线化接入到确定性TSN/DIP的网络中,构建端云协同,实时控制智能终端;
其二,生产车间部署边缘云,软件定义业务,业务如PLC/SCADA等云化,端云协同打造智能边缘;
其三,工厂级数据中心通过全网络接入工厂园区办公/IT和园区物联并通过大数据分析构建工程大脑;
其四,企业集团总部通过“1Pv6+" /“智能云网“网络业务快速发放,智能运维快速打通和企业各工厂分支通信。
图:汇金通数据运营平台
在业务场景方面,“塔云”工业互联网平台全面梳理单体工厂的业务场景,迭代升级+重构=集团化架构,明确集团公司和各地生产型子公司定位与角色扮演,集团共享营销资源、技术资源、计划资源、供应资源、物流资源、售后资源等以信息处理为核心事务的资源,借助信息化系统信息集成,便捷高效信息处理优势,强化集团公司集中式的管理策略,加速信息流转,各地子公司以“原材料管控”+“生产管控”为核心,强化加速场内实物快速周转,缩短交付周期,提升生产效率和品质。
汇金通依托工业互联网平台“塔云”,利用系统覆盖倒逼业务整合,对各公司集中一贯管控和信息高度集成共享,实现穿透式管理,推动各公司之间的协同运作,积极践行战略目标,为企业持续健康发展提供强大的动力。
好文章,需要你的鼓励
TAE Technologies在最新一轮投资中获1.5亿美元,累计融资约18亿美元。公司利用 AI 技术优化融合反应堆设计,目标于 2030 年代商业化发电,谷歌等巨头均参与合作。
这项来自KU Leuven、中科大和上海Memory Tensor公司的研究探索了如何利用拼图游戏训练多模态大型语言模型的视觉推理能力。研究发现,现有模型在未经训练时表现近似随机猜测,但通过强化学习能达到近乎完美的准确率并泛化到更复杂的拼图配置。有趣的是,模型能否有效学习与是否包含明确推理过程无关,且复杂推理模式是预先存在而非突然出现的。此外,研究证明强化学习在泛化能力上优于监督微调,挑战了传统的模型训练范式。这些发现不仅揭示了AI视觉理解的机制,还为未来多模态模型研发提供了重要参考。
Nvidia 正在全球数据中心推广 AI 芯片,其最新 Blackwell 架构在 MLPerf 基准测试中获得最高性能,大幅加速下一代 AI 应用的训练与部署。
这项研究提出了LoHoVLA,一种用于长时序实体任务的统一视觉-语言-动作模型,融合了高层任务规划和低层动作控制功能。与传统方法不同,它利用单一预训练视觉语言模型同时生成语言子任务和机器人动作,并采用分层闭环控制机制增强鲁棒性。研究团队构建了包含20个长时序任务的LoHoSet数据集,实验结果显示LoHoVLA在Ravens模拟器中显著优于现有方法,展现出统一架构在实现可泛化实体智能方面的潜力。