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智能交通技术专利态势分析

智能交通技术体系庞大,涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分(见图1)。在单车智能方面,自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向;从技术层面看,环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况,国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5],均投入了大量的精力和资金进行相关研发,以期占据技术高地。

  • 2022-03-15
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中国碳排放权交易试点比较研究31页-中国低碳发展报告20152016

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  • 2022-03-10
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中国投资协会零碳投资-中国碳中和目标带来的机遇129页

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  • 2022-03-10
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众诚智库2021碳达峰碳中和研究报告16页

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  • 2022-03-10
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自然资源保护协会政府与企业促进个人低碳消费的案例研究48页

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  • 2022-03-10
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电力电气设备行业新能源车月度观察山雨欲来守正以待-20200326-中金公司-19页

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  • 2022-03-10
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电气设备行业BIPV行业深度万事俱备一触即发-21062558页

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  • 2022-03-10
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人工智能领域专利布局态势分析

1956年美国达特茅斯会议的召开,标志着人工智能的诞生。但由于存储空间和计算能力的不足等多方面原因,人工智能几起几落,直至2006年之后,深度学习算法的提出以及不断的完善,同时移动互联网发展迅速,人工智能迎来了发展的爆发期,成为全球关注的焦点。为了掌握国际竞争的主动权,世界各国尤其是发达国家和新兴经济体提出了多方面的政策规划,积极推进人工智能的发展。

  • 2022-03-10
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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