伴随着ChatGPT的爆红，AIGC产业链受到广泛关注，大模型的发展正推动AI算力市场进入新的发展阶段，强大的AIGC算力基础设施正在构建当中。大模型训练是复杂系统工程，AIGC产业的算力也对应是系统化的建设，基于此，甲子光年智库特此展开AIGC的算力研究，输出《中国AIGC产业算力发展报告》，在瞬息万变的AIGC产业发展过程中，试图捕捉到AIGC产业算力的发展变化。
“保险”与“科技”在当今的数智时代将以更加广义、更加外延、更加融合的方式交融存在。从“保险+”的角度，从业务线上化到技术赋能主业，此时的保险科技解决的是效率的问题；从科技服务保险到依托某一特定“场景”或“生态”，这是衍生的概念，彼时的保险科技更像是一种解决问题的方式，而非就“保险”而论“保险”，也可以说是“大保险科技”的概念。
数字化和智能化浪潮对全球企业掀起新一轮变革，运力、算力、存力三者的“协同发展”，正在让数据的采集、传输、计算、存储和分析更高效，让企业焕发新活力。企业网络作为数字化和智能化的运力大动脉，正在变得越来越重要。
数据中心是在建筑物内，按照统一的标准，建立数据处理、存储、传输、交换、综合分析为一体化数据信息管理体系，数据中心为信息系统提供稳定，可靠的基础设施和运行环境，并保证可以方便地维护和管理信息系统
利用物联网、数字李生等技术，构建XXX大楼智慧实验室，将教学、科研管理、运营进行充分融合，有效提升实验室的使用效率、降低安全风险，完善运营管理手段。
立足调度主配一体化电网架构，打通多业务系统间信息壁垒，依托5G、人工智能、生物识别等前沿技术，全面构建电网智慧指挥链、操作态势感知链和移动云端办公链“三链一体”的智慧调度指挥平台，实现降本增效、安全提升和业务融通。
智慧水务是充分利用物联网、大数据、云计算、商业智能、移动互联网及终端设备等新一代信息技术，深入挖掘和广泛运用水务信息资源，包括水务信息采集、传输、存储、处理和服务，全面提升供水企业的水务管理水平和社会公众的服务水平，实现更全面的感知、更主动的服务、更整合的资源、更科学的决策、更自动的控制和更及时的应对。 水务管理是城市管理的重要组成部分，智慧水务是智慧城市建设的必然延伸 智慧水务建设主要分为三个阶段，基础设施建设、智能化管理建设、智慧化水务应用服务。
智慧园区是利用物联网、云计算、大数据等新一代信息技术进行全面感知，通过信息技术和各类资源的整合，及强大的数据收集与分析能力，充分降低企业运营成本，提高工作效率，加强各类园区创新、服务和管理能力，形成以特色产业发展和智慧技术应用的园区生态圈，构建园区发展的新形态，为园区铸就一套超强的软实力
没有账户，需要注册
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
