易观分析2018中国冰雪产业市场生态图谱8页
易观分析中国在线音乐市场年度综合分析202235页
益普索2019高净值客户金融消费习惯白皮书
无论云端训练还是边缘端推理，AI都需要高能效的算力支持，而AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以满足特定应用场景的AI需求，基于特定域架构（DSA）的AI芯片和深度学习加速器（DLA）应运而生，这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会，并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。
按国家统计局2017年标准, 年销售额2000万到4个亿之间的企业为中型企业。这个标准有点偏低，就好像这十年没有一直搞量化宽松似的。我们一般将制造业年销售额2亿到10个亿之间称之为中型企业，10个亿到20个亿以上称为中大型企业，象华为这样年销售近8000亿的巨无霸，我们称为超巨型企业。
随着5G商用的越来越近，对本地传送承载网络提出了更高要求，基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。本文介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构，以及现有传输承载网承载5G所面对的困难，提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略，并给出了山东某市SPN网络部署案例。
主要介绍5G终端在RRC inactive状态下降低上行小包数据的传输时延的实现方法。基于不同的上行小包数据的传输业务特征，识别可以进入Inactive状态的终端。根据终端的业务特征和终端的TA是否变化或终端是否移动，进一步确定终端适合的可降低上行数据时延的两种方法，即选择在随机接入信令消息中携带上行小包数据的时延降低方法，或选择预分配无线资源给上行小包数据的时延降低方法，从而实现降低上行小包数据传输时延的目的。
文章对5G关键技术之边缘计算技术的定义及其通用业务架构，边缘网关、边缘云、云边缘三种落地形态及边云协同关系进行了介绍；同时重点阐述了在政府、企业、家庭、公众客户的众多使用场景方面的发展现状、未来发展趋势，以及边缘计算在提供智慧城市、智慧生产、智慧生活等应用场景的解决方案，并对其具体功能、边缘下沉等要求进行了详细论述。希望能对基于边缘计算的5G业务项目规划和设计人员有所帮助。
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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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