数字孪生仿真方案通过高精度建模与实时数据映射构建物理对象的虚拟镜像，实现全生命周期动态模拟与预测优化。其核心技术融合三维几何建模（基于CAD/BIM）、多物理场仿真引擎及AI算法，支持机械结构、流体力学、电磁兼容等多学科耦合分析。平台接入IoT传感器数据流，结合历史数据训练仿真模型，可动态校准孪生体参数，确保虚拟与现实系统偏差率低于2%。在工业场...
自研AI算法平台是基于企业核心技术打造的智能化开发中枢，聚焦算法研发、模型训练与场景落地全链路闭环。平台内置自研深度学习框架，支持图像识别、文本分析、时序预测等多模态算法研发，提供从数据标注、特征工程到模型调优的一站式AI开发环境。通过可视化拖拽式界面，用户可快速构建算法流水线，集成TensorFlow、PyTorch等主流框架，并依托分布式训练...
私有AIoT云平台是企业基于专属基础设施构建的智能物联网中枢，通过融合云计算、AI与边缘计算技术，实现自主可控的物联数据管理与智能服务。其核心架构采用分布式部署模式，在本地数据中心或混合云环境中集成设备接入层（支持Modbus、OPC UA、LoRaWAN等协议）、AI分析引擎（集成机器学习模型推理）及可视化运维中台。平台通过数字孪生技术映射物理设备状态，结...
IoT设备集成是通过统一平台实现多源物联网设备互联、数据互通与智能联动的关键技术。系统架构通常包含设备层、通信层、平台层和应用层：在设备层需兼容不同厂商的传感器、控制器等异构硬件，通过SDK或协议转换模块实现统一接入；通信层支持MQTT、CoAP、HTTP等多种协议，利用边缘网关解决网络差异性问题；平台层构建设备管理、数据解析、规则引擎等核心模块，通过标准化...
