医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
过去半年，我反复在想一个问题:AI到底会如何重塑组织? 现在关于Al的判断很多:AI会重构一切，中层会消失，数字员工会大量出现，一人公司、小团队大产出会成为常态。这些判断不是空穴来风，Al的确已经进入客服、销售辅助、数据分析和流程管理等企业环节。企业家不能低估它。 但我也经历过另一轮技术狂热。区块链火的时候，DAO、token、智能合约也曾经被寄予厚望。很多人相信，代码可以重写协作，协议可以替:代信任，激励机制可以重新分配权力。后来我们看到，技术确实改变了协作条件，但治理、法律、责任、信任和利益分配并没有消失。
2026年第2季度百城通勤高峰交通拥堵榜 ·2026年第2季度，百城通勤高峰交通拥堵TOP3城市是北京、重庆、武汉，通勤高峰拥堵指数为2.150、2.014和1.924。 TOP10城市中部分城市通勤高峰拥堵指数有所下降，包括重庆、武汉、上海、成部，而北京、杭州、乌鲁木齐、大连、深圳、西安的通勤高峰拥堵指数有所上升。
代的新变量改写:其本质，并不在于新增了AI这个传播渠道，而是五个底层环节之变: 互联网平台是内容生产、社交互动与商业交易的主阵地，企业积累的传播资产依然有效。生态运转逻辑正在被AI时 01信息的生产方式采信，比拼发布量的时代将逐渐终结。 内容创作的成本显著下降，合成内容喷涌而出;内容的“读者”也从人扩展到机器，写给人看的内容未必能被机器读懂和 02信息的中介方式 搜索引擎提供链接列表，判断权留在用户手中;大模型基于训练数据及其可调用的检索来源直接生成综合性回答，用户从 自己找资料变为委托机器判断，AI成为连接企业与公众的新中介。 03信息的分发方式 传播的主场景从千人一面的搜索结果页与信息流，转向对话框中的一对一交互;答案依据每个人的预算、偏好与语境实时 定制。品牌信息越来越多地呈现在企业难以完整观察、难以逐一干预的个性化对话中。 04信息的转化方式 “搜索点击跳转转化”的长链路被大幅压缩，尤其在部分超级APP生态和智能代理的场景下，AI正与电商、本地生 活深度融合，“提问一推荐成交”链路正在缩短，提问的入口正在直接长成交易的入口。 05信息的留存方式 品牌资产的存放位置，从官网排名、全网声量与用户心智，扩展到大模型参数中的既有表征(长期记忆)与实时检索范围 即时证据)。信息一旦进入，无论对错，可能在较长周期内反复出现。
Gartner已识别出八大供应链技术趋势，我们相信这些趋势将重塑供应链组织，在各职能和行业中交付商业价值的方式。跟踪这些趋势将帮助首席供应链官(CSCO)以负责任的战略创新塑造组织的未来。
数字安全是指，在全球数字化背景下，合理控制个人、组织、国家在各种活动中面临的数字风险，保障数字社会可持续发展*的政策法规、管理措施、技术方法等安全手段的总和。 这里的风险，不再局限于围绕数字化资产的攻防对抗，还包括了数字资产所承载业务的稳定性、连续性和健康性。这里的安全不再特指有意还是无意，天灾还是人祸，保安还是保险，而是更为广义的安全状态(SecSafe)
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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