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面向保险业的金融云一体化服务能力研究

云计算作为数字金融的关键底座,正深度赋能金融行业数字化转型与高质量发展。在中央金融工作会议“五篇大文章”战略指引下,保险业作为金融体系的重要组成部分,其数字化、云化进程持续提速,上云用云从非核心业务向核心系统延伸,从基础资源租用向一体化服务演进,对金融云的安全合规、灾备能力、定制化服务与全生命周期成本管控提出了更高、更细分的要求。

  • 2026-06-03
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清华大学-2025年中国互联网保险消费者洞察报告

回望2025年,我国经济在复杂多变的外部环境中始终保持稳中有进的发展态势,新 质生产力培育成势、经济韧性持续增强,科技创新与产业创新深度融合,为“十五 五”时期的良好开局积蓄了充足动能。在这一宏观背景下,金融体系服务实体经济 和民生保障的能力不断增强,保险业加快向以价值和效益为中心转变,呈现规模稳 增、结构优化、效益提升的良性发展态势。尤其是“十五五”规划建议明确提出 “发挥各类商业保险补充保障作用”,进一步确定商业保险在多层次社会保障体系 中的重要作用,保险业有望在服务社会治理、实体经济、民生保障和风险管理等方 面展现更大作为,而互联网保险正是保险业践行国家战略、推进数智化转型发展的 重要抓手与前沿阵地。

  • 2026-06-11
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易观-重构与崛起:OpenClaw时代的中国Agent产业生态报告

OpenClaw(前身为ClawdBot/Moltbot),由奥地利开发者打造,是一个开源的本地优先(Local-First)AI Agent框架。在2025年底至2026年初短短数月内,其GitHub星标从数万飙升至超315K,登顶全球开源项目榜首。OpenClaw的爆发不是单一技术突破的结果,而是三股技术洪流汇聚的临界点一一大模型推理可靠性的质变(Function Calling成功率大幅提升)、硬件部署平民化、以及开源生态的自我增强效应。这三点共同让AIAgent“实验室玩具“真正走向了"可用的数字员工”。

  • 2026-06-03
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中国紧固件行业现状与未来趋势研究报告

中国紧固件行业正处于规模红利消退与全球价值链重构的剧烈阵痛期。尽管2024年中国紧固件出口总额达114.74亿美元,但“量增价跌”的结构性矛盾预示着传统路径已至天花板。随着新能源汽车渗透率冲击61%以及具身智能机器人赛道的开启,下游市场对紧固件的需求已从“斤两计价”转向“系统可靠性单元”的深度博弈。

  • 2026-06-03
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2025国家医保谈判药品落地现状和地方实践经验研究报告

创新药产业是提升疾病诊疗水平、改善患者健康结局、推动医药产业高质量发展的重要支撑。2026年政府工作报告将生物医药列为新兴支柱产业,强调要“推动创新药和医疗器械高质量发展”,并首次提出加快发展商业健康保险,以增强支付能力、满足群众多元用药需求;“十五五”规划进一步明确,要优化创新药和临床急需药品审评审批,健全医保支持创新药和医疗器械高质量发展的机制,完善创新药目录,并鼓励商业保险扩大创新药支付范围。

  • 2026-06-03
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2025年度药品审评报告

2025年,药品注册申请申报量持续增长,药审中心受理各类注册申请20149件(同比增加3.00%,以受理号计,下同),包括药品制剂注册申请18448件(同比增加5.56%),化学原料药注册申请1701件。18448件药品制剂注册申请包括技术审评类注册申请16130件(同比增加5.30%),直接行政审批类注册申请2318件(包括补充申请和一次性进口)。

  • 2026-06-11
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2025年全国民航航班运行效率报告

2025年全国民航实际保障各类飞行647.39万班次,日均17737班次,同比增长4.68%。国内客运航班量为481.43万班次,日均13190班次,同比增长1.65%;国际客运航班量71.01万班次,日均1946班次,同比增长16.32%。其中,全国航空公司客运航班班次排名前三位的为东航、南航、国航,分别为85.93万班次、80.24万班次、56.01万班次。

  • 2026-06-03
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2025年科学计算行业发展研究报告

随着大模型与科学智能应用的加速渗透,决定模型能力上限的关键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给:一方面,大模型的训练、对齐与持续迭代对高质量、结构化、可追溯数据集的依赖显著增强,高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素。另一方面,在产业与科研场景中,受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格,以及采集标注标准不一等多重现实因素制约,高质量数据集长期处于稀缺状态;加之真实数据往往难以覆盖长尾工况与复杂条件,致使“有效数据供给不足”成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。

  • 2026-06-03
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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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