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企业级AI大模型落地实战技术应用指南(2025版)

为了帮助您从本报告中获得最大价值?,??我们设计了这份快速自评问卷。?请根据您企业的实际情况选择最符合的选项?, ?它将帮助您识别所处的?AI?成熟度阶段?, ?并为您推荐最优先阅读的章节。

  • 2025-11-03
  • 阅读115
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  • 166页
  • pdf

2025年中国企业级AI Agent应用实践研究报告

垂直Agent重构业务模式,通用Agent重构流量模式。A1Agent对现有互联网流量入口的影响是深远且颠覆性的:未来,互联网流量入口可能向少数通用Agent集中,价值链面临重构;传统流量分发入口(搜索引擎、应用商店)受到严峻挑战,用户信息获取的方式将被颠覆,传统授索引擎流量入口的价值从“流量分发”转向“直接满足需求”能直接完成任务的Agent平台将占据更大价值。据第一新声智库研究预测,围绕“通用入口级Agent”的大战将在2025年底开始逐渐拉开帷幕。

  • 2025-11-03
  • 阅读88
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  • 22页
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工业互联网智慧工厂建设方案

智能安防检测识别系统包括以下设备:前端摄像机、人员检测识别服务器、重点区域检测识别服务器、火焰检测服务器、点位报警终端。智能安防检测识别系统通过对前端摄像机视频流中的视频进行图像实时采集,实现对各前端监控点的实时监控。 智能安防检测识别系统根

  • 2025-12-03
  • 阅读124
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2024中国环保产业发展状况报告

2023年是贯彻落实党的二十大精神的开局之年,也是生态环境领域具有重要里程碑意义的一年。党中央时隔五年再次召开全国生态环境保护大会,为新征程加强生态环境保护、全面推进美丽中国建设提供了根本遵循和行动指南,会议特别强调了要“要规范环境治理市场,促进环保产业和环境服务业健康发展”,为环保产业发展指明了前进方向。在党中央、国务院的关心支持下,环保产业支撑生态环境保护的能力不断增强,服务绿色低碳发展的水平不断提升,为推进美丽中国建设和经济社会绿色发展做出了重要贡献

  • 2025-12-03
  • 阅读127
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  • 104页
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中国氢能产业链国际竞争力比较与政策建议

氢能被誉为21世纪的终极能源,具有产业链长、复杂度高等特征。近年来,光伏、风电等可再生能源价格下降为推动制氢成本下降提供了有利条件,全球掀起了新一轮氢能产业发展热潮。在氢能产业链的制氢、储运和应用三大环节中,中国具备配套基础设施相对完善、氢气生产和消费规模大、在部分环节拥有先进技术等优势,但同时也面临相关标准和法规不够完善,氢气生产和需求区域空间错位严重,氢能应用场景受限等问题。未来,建议完善氢能发展政策体系和监管机制,加快输氢管道建设部署,加快氢能相关技术创新,加快数字技术应用和信息平台建设,大力发展绿氢产业,积极培育扩展氢能应用场景

  • 2025-12-02
  • 阅读91
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2024年可持续发展暨ESG报告

2024 年是中华人民共和国成立 75 周年,也是深入实施“十四五”规划、全面推进集团公司高质量发展的关键之年。一年来,湖北交投集团坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻党的二十大和党的二十届三中全会精神,认真落实省委省政府决策部署,披荆斩棘、爬坡过坎,走出了发展新路径,跑出了发展新速度,吹响了“落实大战略、建设大交通、作出大贡献”的前进号角。

  • 2025-12-05
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  • 40页
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2025年中国大型PLC自主可控白皮书

工业操作系统是指能够实时采集、传输和处理工业数据,监测生产过程,管理控制单元,并保障生产安全的系统。主要包括嵌入式软件、工业协议以及工业控制单元(PLC、DCS、SCADA、SIS、嵌入式软件等)。

  • 2025-12-05
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重塑现金管理的四大趋势-对公银行业务未来展望

安永对公银行业务未来研究为我们的前沿报告系列刊物提供了内容基础,是对2020年起发布的 相关研究报告的延续。发布《现金管理的未来图景》报告之后,我们还计划于今年晚些时候发布 《企业融资的未来图景》报告。

  • 2025-12-05
  • 阅读153
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  • 28页
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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