信创政策驱动：2022年9月底，国家下发79号文，全面指导国资信创产业发展和进度，要求到2027年央企国企100%完成信创替代，替换范围涵盖基础软件、操作系统、中间件等领域，这一文件将信创的边界从党政小信创拓展到了“2+8+N”大信创。中央国有企业和地方国有企业在电力行业中占比加起来超过八成，按照国家信创战略政策，电力行业信创替代势在必行。
电源管理芯片 （Power Management Integrated Circuits，PMIC）：属模拟芯片，在电路系统中担负电源的控制、变换、电能的分配、监测等电源管理职责，是所有电子产品和设备的电能供应中枢和纽带。按照功能分类，电源管理芯片可以分为AC/DC转换器、DC/DC转换器、充电管理芯片、充电保护芯片、无线充电芯片、驱动芯片等多种类型。
2023年上半年中国新能源汽车销售374.7万辆，同比增长44.1%，新能源乘用车市占率已达31.5%。是什么原因拖累了剩下的68.5%市场？站在消费者视角“油or电”始终是被掂量和权衡的核心问题——密集便捷的加油站加油还是每公里费用低至油价十分之一的充电，鱼与熊掌能否兼得？换言之：能否用5-10分钟+较低成本让爱车满电再出发？忙碌的充电服务企业深知高“翻台率”才能实现高运营效率。
随着高速NOA功能的落地，用户对于高阶智能驾驶功能的认知被打开。2023年，车企在不断优化高速NOA功能体验的同时，也正在争先推动城市NOA功能的落地。掌握并实现全场景辅助驾驶的技术实力，能够帮助车企在未来的市场竞争中占据主动权。亿欧智库认为，全场景（高速+城市）NOA功能的实现，是自动驾驶实现前最后的难题。
与近一年的年均1.54万公里中位117万公里等数据对应的是,2023上半年中国车市的消费车型仍以城市型SUV与入门级轿车绝对为主。2023-2026年,如中国年均用车里程持续提升,尤其是接近2万公里后,中国车市的消费重心会怎么变?硬派SUV、高端MPV、混动等正处于含苞欲放的新细分车市,会不会进入爆发期?
随着人工智能技术的不断发展，音频生成已经成为 AIGC 领域中不可或缺的一部分。深度学习在算法模型层面取得的突破，为音频生成在产业中的实际应用提供了新的拓展方向，近年来运用 AI 技术不仅可以自动生成多样化的音频内容，生成的音频效果也愈发自然流畅，在各行各业的文本-语音交互场景中得以大量应用，能够为音频内容制作和创作提供更加高效、精准的智能化人机交互服务。
奢侈品牌从来讲究独到印记与悠远历史的沉淀，崇尚历久弥新与经典永恒的兼顾。对于奢侈品主理人而言，既要在保持自我中围绕品牌基因“独善其身”，又要在与时俱进、创造新奢浪潮中“兼济天下”。
光刻技术作为半导体及其相关产业发展和进步的关键技术之一，一方面在过去的几十年中发挥了重大作用，另一方面，随着光刻技术在应用中技术问题的增多、用户对应用本身需求的提高和光刻技术进步滞后于其他技术的进步凸显等等，寻找解决技术障碍的新方案、寻找COO更加低的技术和找到下一俩代可行的技术路径，去支持产业的进步也显得非常紧迫，备受人们的关注。就像ITRS对未来技术路径的修订一样，上世纪基本上3~5年修正一次，而进入本世纪后，基本上每年都有修正和新的版本出现，这充分说明了光刻技术的重要性和对产业进步的影响。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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