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AI记忆链商业化白皮书3.0

因为当前AI能力的分布正在形成一种危险的不对称。大企业正在用AI替代重复性脑力劳动,但AI能力没有消失一一它集中到了企业手里。企业端AI能力快速增强,个人端AI能力尚未成形。差距不是在缩小,而是在拉大。不开车的人,会被开车的人远远甩在后面。

  • 2026-08-04
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2026人工智能交通运输典型应用场景建设指引第一批

鼓励构建贯通“干线运输一货物装卸一能源补给”全链条的智能驾驶货运体系,在高速公路、物流骨干通道探索基于人工智能的智能驾驶货车编队自动化稳定运行,提升通道运力,降低物流成本。支持应用货物特征自适应装卸系统,实施场站智能调度,实现煤炭、粮食等散货及集装箱的自动抓取、定位与装载,实现24小时高效周转。支持采用人工智能技术实施“车一站一电网”协同、动态能源网络规划,完成智能驾驶货车绿色能源智能补给。

  • 2026-09-07
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欧洲银行业竞争报告:赋予银行在欧洲经济增长中扮演更积极融资角色的能力

挑战的规模是巨大的。我们的分析估计欧洲需要额外年度投资约1.4万亿欧元,约占GDP的7%。这比2024年德拉吉报告中最初估计的8000亿欧元高得多,反映了随着地缘政治风险的上升,防御需求增加,以及对社会和环境优先事项的更广泛认可。相比之下1948年至1951年间的马歇尔计划投资,在接收国占到了年度GDP的1-2%。

  • 2026-07-07
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光模块设备行业深度研究_光模块设备迎来成长拐点,AI光互联黄金赛道

本篇报告解决了以下核心问题:1?光模块赛道的空间与方向在哪?2?制造与测试设备的产业链价值如何分布?3?CPO等新技术带来了什么增量设备机会? AI数据中心建设推动光模块持续向骯速率?骯带宽和低功耗升级,可插拔仍是当前主流方案,NPO和CPO逐步成为未来发展方向?根据POET,NPO可降低系统功耗约 20%-35%,CPO能效低于5pJ/bit,并支持3.2T-6.4T带宽能力?

  • 2026-07-07
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2026山西低碳转型系列研究钢铁行业的深度降碳

山西科城能源环境创新研究院(简称:科城研究院)成立于2017年,是一家以推动区域可持续发展为目标的非营利研究机构和协同创新平台、联合国气候变化框架公约观察员机构。自成立以来,研究院围绕应对气候变化、能源绿色低碳转型、资源循环高效利用、低碳包容性转型、新质生产力培育、环境社会治理等领域开展研究,从政策倡导、战略研究、技术建议、能力建设、策略传播等角度为政府、 企业和公众提供绿色低碳转型解决方案。

  • 2026-09-07
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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。

  • 2026-10-13
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2026金融精准滴灌消费财政贴息政策的阶段性进展研究报告

供求不匹配是我国宏观经济运行中的一个主要矛盾。内需不足成为影响我国国民经济循环的突出症结,尤其表现为居民消费率偏低。消费作为我国经济稳定的压舱石,是我国当前及未来一段时期促内需重要的抓手。尽管近年来我国最终消费支出占国内生产总值的比重保持在50%以上,但消费市场的活力尚显不足。自2025年以来,全国社会消费品零售总额同比增速放缓至个位数,居民消费信心指数在低位徘徊。一方面,这是由于我国居民就业增收面临压力,消费能力受到制约;另一方面,消费市场结构发生深刻变化,而部分消费领域还存在一些限制性措施,使得商品和服务的供给水平,与居民多样化消费需求之间形成错配,潜在消费需求难以得到释放。

  • 2026-09-08
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2026气象领域联想算力应用研究报告

气象海洋天气预报和环境研究是高性能计算传统应用领域。1950年,由气象学家朱尔.查尼、数学家约翰.冯.诺依曼和拉尔夫.皮奥特领导的团队在ENIAC上进行了世界上第一次成功的数值天气预报计算。尽管ENIAC的预报效果非常粗糙且不及时,但从科学史的角度看,其效果是革命性的和成功的。它首次证明了利用物理定律和数学方程,通过计算机求解来预测天气是可能的。这为整个现代数值天气预报奠定了理论和实践基础,验证了数值天气预报的可行性,预测出了大尺度天气形势的演变,是气象学历史的转折点。

  • 2026-09-07
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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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