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2026年人形机器人报告:新市场的融合时刻

人形机器人正从科幻走向工业现实。人工智能与机器人硬件的进 步,使得制造出能够在为人类设计的环境中运行的机器变得日益可行。与此同时,劳动力短缺正在强化对新型自动化的需求。这标志着一个融合时刻的到来--技术能力与市场需求交汇,推动人 形机器人在工业乃至更广泛领域走向真实世界的部署。

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2026企业生产级智能体开发部署指南白皮书

第一篇·为什么评估是一切的起点: 从"为什么传统软件工程方法对智能体失效“切入,剖析非确定性、Prompt 即源代码、依赖会自己漂移这三大根因;进而提出 ADLC(Agent Development Lifecycle)--为智能体量身设计的开发生命周期,并把企业Agentic开发归纳为三类工程实践:把评估跑起来/让数据持续流入评估/让系统架构可被评估。 第二篇·评估方法论: 澄清三个常见的评估误区,建立两根支柱的评估框架--三种评估粒度(黑盒/玻璃盒/白盒)和三层 证据权重;明确企业要测的八类维度(质量、性能、责任、成本.....);讨论LLM-as-a-Judge的价值与边 界,并引入Agent-basedEvaluation将专家级评审规模化。 第三篇·在亚马逊云科技上构建企业级智能体: 给出工程实现层面的全景图-自动化评估工作流+三层评估库;按智能体形态(单Agent/工具调用/多Agent)匹配关键指标;讲清 Trace-driven评估工作流的四个步骤;并把评估嵌入到开发流程

  • 2026-10-26
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从技术狂奔到价值兑现-中国医疗大模型行业研究报告

大模型的技术突破,正在重构医疗行业的生产力底层逻辑。历经多年医疗信息化、临床决策系统与医学影像AI的技术积淀,医疗大模型打破了传统单点辅助工具的能力边界,逐步成长为具备多场景渗透能力的行业基础设施:

  • 2026-10-26
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AI时代的品牌信任重构-中国企业出海GEO洞察报告

AI时代已至,全球信息获取范式发生根本性转变-从“找信息”变成“做决策”人工智能时代,全球用户的搜索行为正在发生根本性转变:不再局限于传统搜索引擎,而是广泛利用社交媒体与内容平台进行多源比较与交叉验证。更为关键的是,搜索过程演变为一种“对话式”互动,用户愈发倾向于借助A直接获取决策建议。这一转变极大缩短了用户从信息获取到决策转化之间的路径,从而为企业创造了全新的获客方式、增长机会及转化效率。

  • 2026-10-26
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2026年AIForProcess驱动汽车客户经营数智化白皮书

本白皮书提出四项关键判断 ·增长逻辑变了:汽车营销正在从“抢线索”转向“经营客户决策过程”。 竞争焦点变了:真正的断点不在单个工具,而在厂店协同、线索可信、过程可见和经验沉淀。 AI落点变了 :AI智能体的价值不是生成内容,而是进入可验收、可解释、可运营的流程。 建设路径变了:企业应从高价值场景试点出发,逐步沉淀数据、知识、流程和治理能力,最终 形成客户经营基座。

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2025年IAA消除类小游戏玩家群体行为趋势洞察报告

在IAA小游戏竞争日趋精细化的当下,深入理解玩家群体的行为与偏好已成为产品脱颖而出的关键。腾讯广告游戏团队联合腾讯营销洞察(TMI)发布的《IAA消除类小游戏玩家群体行为趋势洞察》,正是为了帮助行业应对这一 挑战。

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2026智慧航运综述报告

当前人工智能技术已迈入多模态行业大模型、全域世界模型、物理 AI(具身智能)产业化落地新阶段,传统单一AI算法仅能完成基础数据统计、静态图像识别,无法实现全链路语义理解、时空工况预判与实体设备闭环控制,成为制约智慧航运深度升级的核心瓶颈。三类前沿技术形成完整技术闭环:行业航运大模型承担全域业务语义交互、复杂任务拆解与全局统筹决策;海洋世界模型构建港、航、船、货、水文气象高保真动态虚拟场景,完成多工况仿真推演、风险预判;物理AI打通数字决策与港口、船舶实体装备的执行链路,实现硬件自 主感知、自主操控作业。

  • 2026-10-26
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2026科技业人才白皮书

觀察2023年至今的科技業工作機會數·可以清楚看見產業動能的調整改變·軟體及網路相關業長期維持最高量體·2023年仍處高峰·但自 2024年下半年起明顯下滑。 相對之下·半導體業自2024年起穩定走升·2025年更成為成長最明確的產業·反映Al、先進製程、高效能運算與供應鏈去風險化·持續推升核心技術人才需求。

  • 2026-10-26
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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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霸权委屈还是特权滥用——美国外部失衡的根源及其影响

美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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