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大数据改变全球供应链价值链格局

当今世界正经历百年未有之大变局。新一轮科技革命和产业变革催生新技术、新产业、新业态、新模式,单边主义、保护主义抬头,世界各国的比较优势发生变化,诸多因素推动全球制造业的产业格局显著调整。 外部环境复杂多变,为我国制造业更好发展带来诸多挑战。同时,也要看到,我国制造业在产业基础、创新能力、人力资源、市场规模等方面的优势明显,这为我国制造业向高质量发展迈进、向全球价值链高端攀升、增强在全球产业中的话语权,奠定了坚实基础。总的来看,全球制造业格局演变以及科技革命和产业变革的深刻影响,为我国制造业在战略性新兴产业、未来产业领域实现并跑乃至领跑,提供了重要机遇

  • 2021-04-23
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京东大数据1号会员店大数据与用户调研报告

1 号会员店除了依托京东强大的供应链、享受与京东自营同样高效的物流服务之外,还为会员提供精选商品、并承诺全网最低价——会员基本不需要为选品和价格担心;以及“不回本退会费”、“入会品质礼”、“专属客服”、“退换免运费”、“破损包退换”、“临期包退换”等各项专属服务

  • 2021-04-23
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清华大学大数据与云计算

由于传感器大规模全方位的布网和高速高精度传感器的使用,物联网将产生海量的数据。 截至2010年,全球RFID数量已经超过了300亿个。 一个大型城市电力物联网每天产生的数据可达TB级,一个大型城市交通物联网每天产生的数据可达10TB。 各种记录、通信和可穿戴设备

  • 2021-04-23
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易观分析中国大数据应用市场专题分析

大数据:大数据是一个伴随社会信息化而诞生, 以海量数据(主要特征包括数量大、种类多、处理 速度要求快、以前没有或无法获取且现在正不断生 成)积累为基础,囊括无数条“数据产生-数据处理- 信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链,以降 低信息不对称、提高决策有效性、推进智慧和知识 演进为目标,可广泛作用于几乎所有实体的跨界生 态系统和发展趋势

  • 2021-04-23
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国外教育机器人辅助语言学习研究_认知激活与情感驱动

本文系统分析了国外教育机器人辅助语言学习的研究,发现其内容涵盖两个方面。第一是对参与者语言学习结果的认知激活,第二是侧重于对情感方面驱动作用研究。前者的研究以词汇学习为主,还包括如阅读、口语和语法等其他技能;后者关注教育机器人对学习动机的积极影响、教育机器人辅助语言学习的新颖性效应和教育机器人社会行为的复杂性。目前我国的教育机器人辅助语言学习领域研究尚处于萌芽阶段,国外的研究为我国该领域的推进带来了重要启示:探索不同语言学习主题的最佳方式、提高学习兴趣与动机和与教育机器人个性化互动。

  • 2021-04-23
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CFLP中国物流与区块链融合创新应用蓝皮书

近年来 , 随着区块链、物联网、大数据、自动化等新兴科技的发展,物流供应链行业正拥 抱新兴科技实现产业升级与变革,其中物联网、大数据、自动化等技术已逐渐成为行业发展 的标配,而区块链技术则正在成为未来物流与供应链产业发展不可或缺的技术。先进技术和 现代物流与供应链模式的融合,将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。

  • 2021-04-23
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TokenInsight区块链赋能供应链金融研究报告

供应链条上的相关方在应用区块链技术后可以从效率,透明度以及自动化这三个方面获益。但同时区块链公司想切入改造传统企业的ERP系统比较困难,原因在于小体量公司没有使用区块链技术的需求,大体量公司往往拥有自己的IT团队(例如京东),他们可以自己开发ERP+区块链平台

  • 2021-04-23
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艾瑞2019年-中太古代-中国区块链供应链金融研究报告

重点内容:(1)各类场景下,区块链+供应链金融实现方式,及定性、定量的价值分析; (2)面临问题 & 解决建议:商业模式、数据隐私保护、凭证拆转融 其他内容:(1)传统业务模式下,供应链金融面临问题;(2)市场参与者、产业图谱等行业内容;(3)趋势及建议

  • 2021-04-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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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。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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