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智能化「下半场」,终于轮到中国人来定义

1984年常常被认为是计算机发展史的里程碑。 在这一年,除了第一台采用图形用户界面的Macintosh的诞生,还有令人印象深刻的1984广告,一个代表嬉皮士的白发红裤的姑娘,用手中的长锤,击碎巨大屏幕上机械宣教的头像,在台下众人麻木之后的瞠目结舌中,宣告计算机真正走出实验室的象牙塔,开启了智能化上半场的征程。

  • 2023-02-11
  • 阅读635

一份报告背后的中国企业智能化真实现状

智能化是衡量制造业企业强弱的关键指标之一,但现状并不乐观。 近日,联想集团联合中国信息通信研究院发布了《中国企业智能化成熟度报告(2022)》(下称《报告》),揭开了中国企业智能化转型的现状。

  • 2023-02-13
  • 阅读808

砂石骨料矿山智能化建设现状与建议|行业研究

智能化是提高砂石骨料企业核心竞争力,推动砂石骨料产业转型升级的重要途径。本文研究通过矿山实地考察、智能矿山解决方案供应商考察、已建设智能化矿山的案例分析、专家访谈、问卷调查及文献调查等方法,对中国砂石骨料矿山智能化建设现状进行深入研究,对中国砂石骨料矿山智能化具体需求进行分析总结,提出了基于当前智能矿山技术发展水平的砂石骨料矿山智能化建设的建议,包括智能矿山基本体系架构,资源环境数字化、设计计划三维化、生产作业自动化、安全环保集成化、经营决策智能化、管控一体化和信息网络化等智能矿山建设七大主要建设模块,以及成立组织、制定规划、标准先行、保障资金四项保障智能矿山建设顺利开展的措施。

  • 2023-02-13
  • 阅读924

汽车智能化发展趋势深度解析:找到爆发力与空间兼具的7大赛道

智能驾驶与智能座舱/车联网,本是两条完全独立的技术路线,经过了近百年的技术发 展后,终于在 21 世纪初叶融合到了一起,共同成就了一台智能汽车。当下正是智能网联汽 车发展的关键窗口期已经成为了行业共识,智能网联汽车的发展至未来,硬件会逐步趋同, 汽车也会由软件来定义,数据也会成为主要的驱动力。智能汽车领域具有很大的机遇

  • 2023-02-11
  • 阅读713

100大机器学习数据集

大家经常反馈,在日常开发过程中,找不到合适的数据来做训练。基于此,我们呕心沥血的整理了一下100+大数据集,希望助大家一臂之力,欢迎分享给更多的朋友们!

  • 2023-02-09
  • 阅读783

开源时间序列数据集整理

数据是驱动科技发展的源泉,平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢?本期为大家做一次较为全面的整理汇总。

  • 2023-02-09
  • 阅读711

【数据集】开源车辆轨迹数据集详细汇总

车辆轨迹在交通流分析建模、驾驶行为分析和驾驶决策模型的设计、训练、验证方面都有很重要的作用。本期为数据集系列第四篇,介绍高质量的车辆轨迹数据集和获取方式。 第一篇:【数据集】交通领域开源数据集详细汇总 第二篇:【数据集】自动驾驶领域开源数据集详细汇总 第三篇:【数据集】交通网络数据集详细汇总

  • 2023-02-09
  • 阅读890

长安汽车*IoTDB|构建1.5亿时间序列车况数据处理方案,查询稳定实现毫秒级返回

重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业,是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司,其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车,全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明,造福人类生活”为使命,以客户为中心,以产品为主线,持续提供高品质的产品和服务,奋力推进第三次创业——创新创业计划,向智能低碳出行科技公司转型,为实现世界一流汽车企业努力奋斗。

  • 2023-02-09
  • 阅读856
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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