人工智能时代的到来，不仅将会改变我们的生活方式，更预示着新一轮科技 革命出现，同时为法律规制带来诸多新的机遇和挑战。人工智能技术不断升级发 展，在一定条件下已经具备了自主创造的能力，人工智能发明成果能否得到专利 法的保护尚有较大争议，对现有专利制度带来了冲击。人工智能时代的可专利性 条件应综合人工智能时代特点和我国可专利性条件的现状、问题，结合其他国家 相关经验，做出相应改进。在客体条件方面，当人工智能发明成果满足专利法保 护条件时，不应因其产生方式而被排除在外。在实质条件方面，人工智能发明成 果的新颖性、创造性、实用性要求应有别于普通人类发明成果，尤其在“现有技 术”“所属领域的技术人员”的认定方面。此外，人工智能时代，随着科技水平 的提高，普通人类发明成果的可专利性实质条件也应发生变化。在主体条件方面， 人工智能不能也没有必要成为专利权主体，应建立以使用者为中心的权利体系， 理清设计者、所有者、使用者的权利关系。
云网络发展的必经之路；网络基础设施云化；全球化的网络基础设施；云网一体的网络解决方案；洛神: 飞天操作系统的网络组件；企业上云，混合云网络依然是挑战。
我国智慧城市评价指标体系的构建研究
未来几年内，人工智能产业前景广阔，研究人工智能类企业的估值具有重大意义。 在此背景下，文章通过理论和案例相结合的方式，从人工智能公司特点出发，运用EVA 估值法对人工智能企业进行估值。 本文首先进行理论分析。通过分析传统估值方法可以看出，基于EVA的估值方法 更具有适用性，符合人工智能企业的特点。由此，本文引入EVA估值模型并对人工智 能企业的EVA估值模型进行构建。结合人工智能企业的特点，对会计科目进行调整， 确定了EVA模型中的各个参数。在模型的选择上，选取两阶段模型，符合人工智能企 业的发展特点。最后，本文结合实际案例研究，对人工智能企业K公司进行实证研究， 验证模型的合理性和适用性。在案例研究中，通过调整不同会计因素确定EVA模型的 各个参数，依据EVA估值模型计算出K企业在高速增长期和稳定发展期的EVA值， 最终评估出企业的价值，并对其结果的误差率进行了分析，得出EVA价值评估模型在 评估人工智能企业具有有效性。 评估结果分析可以看出，EVA法对人工智能企业估值是适用的，EVA会计项调整 是在充分考虑人工智能企业特点的基础上，以该估值结果为参考有利于人工智一FJ匕I一-]"业 良性发展，对管理者进行价值管理、公司制定商业融资计划以及投资者进行投资决策 具有参考价值，同时为经济增加值法在人工智能行业的应用提供了模型参照。本文有 一定研究意义，一是文章对EVA估值法进行系统的理论梳理，便于今后研究；二是文 章中EVA会计项调整是在充分考虑人工智能企业特点的基础上，有一定的针对性与 参考价值；三是文中通过案例分析，丰富了此类价值评估方法实际情况中的运用。
我国智慧城市研究特征与趋势——基于CiteSpace知识图谱分析
人工智能作为一个艺术母题，曾在文学作品尤其是科幻小说中大放异彩。进入电 影作品后，在人工智能的呈现方式及内容方面演变出不同的阶段，包括机械躯体、人工智能的 萌发与冲突、人类的反思与求同、人工智能与人类的融合。随着“奇点”时刻的临近，今后的人 工智能电影必然会在内容探索上受到影响，人工智能的外部形象会更加丰富多样，其引发的有 关人类社会命运的思考也将更加深入。
基于智慧城市时空信息云平台的广州智慧城乡规划实施研究
网络应用开放：PrivateLink让生态合作伙伴通过私网提供应用服务； UIS让生态伙伴的应用网络加速：基于阿里全球网络构建加速PAAS平台,帮助用户构建全球范围的优质网络通道，解决抖动,拥塞,延迟大等网络问题
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
订单变化后怎么调整计划？产能是否够用，交期能否兑现？不同安排又会带来哪些影响？本方案围绕制造企业的这些实际问题，以 DecisioWorks 生产决策能力工具包为基础，介绍从数据整理、运行验证到计划排程、方案比较与协同决策的建设路径。企业可从一个具体场景起步，逐步形成可复用的生产决策能力；MES、ERP厂商、系统集成商和咨询伙伴也可将工具包融入现有产品与服务。白皮书涵盖核心架构、典型场景、实施步骤及生态合作方式，帮助企业从“做好计划”进一步走向“做好决策”。 产品主页： https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox
算网融合旨在构建一体化的调度架构，打破算力与网络的壁垒，让算力像水电一样随取随用。从工业和信息化 部在《算力互联互通行动计划》提出的“先互联再成网”，到“全国一体化算力网”正式纳入国家“十五五”规划109项重大工程项目，算力网与水电等公共基础设施并列，成为现代化基础设施体系的核心一环。算力互联网建设取得显著进展，三大电信运营商开展自有算力与全国分散社会算力的互联
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
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