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沙利文&头豹:2024年中国数据管理解决方案市场报告

生成式AI的发展,使企业从最初仅关注大模型的优劣评价,逐渐意 识到数据本身将成为市场竞争力的重要组成部分。企业逐渐聚焦于 以下几个核心问题:我们拥有哪些数据?数据的质量如何?哪些数 据有价值?以及数据价值如何最大化体现。

  • 2025-02-19
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赛迪顾问:碳中和背景下数字技术赋能的中国新型电力系统

2020 年 9 月,中国在联合国大会上向世界郑重承诺,二 氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值,努力争取 2060 年前 实现碳中和(以下简称“双碳”目标)。当前,中国电力行业 碳排放占全国碳排放总量的比重达到 40%,电力系统低碳转 型是实现“双碳”目标的关键所在

  • 2025-02-19
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2024驾驭人工智能前沿:人工智能代理(AI Agent)的演进和影响白皮书(英文)

In the contemporary world, where technology israpidly reshaping every aspect of our lives,Al agents are emerging as transformative toolsthat are redefining human interactions and theoperation of our society. These agents, whichbegan as simple computer programs, haveevolved into sophisticated systems with thecapability for autonomous decision-making

  • 2025-03-04
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2024百度人工智能创新与专利白皮书

今天,大模型技术持续创新,AI原生应用开发的新范式正在形成,人人都可以成为开发者,成为创造者。技术的进步,让我们离“用科技让复杂的世界更简单”的使命从未如此之近。

  • 2025-03-04
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2026年薪酬管理的潜力:全球薪酬管理调研报告

现代薪酬管理团队当今面临的最紧迫问题是什么?我们围绕多个关键主题对1,800多名薪酬管理负责人进行了调研。结果显示,薪酬管理领域正承受着持续的压力,但也正经历着快速的现代化转型。企业已认识到薪酬管理的战略价值。各团队正专注于提升数据完整性、强化系统集成、减少手动流程,并将安全防护深度融入运营之中。薪酬管理正在快速演进,负责人需要引领其迈向更高阶段的成熟形态。薪酬管理专业人员的角色正变得越来越多元:他们已成为联结财务与人力资源、管理层与员工、公司全球目标与战略决策的核心纽带。

  • 2026-05-07
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2026年机器人产业报告

在我们正式翻开 2025 年新篇章之前,让我们回顾?下这?年最?的发展。对于机器?来说,这是?个复杂的年份:虽然?些公司销售下滑或彻底关停,但其他公司却筹集了创纪录的资?并持续扩张。

  • 2026-05-11
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2026年100MW超大规模AI数据中心架构白皮书

通过可扩展的、高效的基础设施加速AI价值实现,在释放人工智能全部潜力的进程中,基础设施不仅需要提供基础供电,更必须兼顾部署速度、能效表现与系统韧性。

  • 2026-05-07
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2026可持续消费白皮书代际差异与商业新机遇

全球气候变化正在重塑着消费者的生活方式与购买决策。能源成本攀升、极端天气频发、水资源短缺等问题,正从宏观议题转化为每个消费者切实感知的日常压力。在这一背景下,可持续消费已从企业的“可选项”演变为市场竞争的“必答题”。

  • 2026-05-07
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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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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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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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