2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

2026-03-31
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【项目方案】源网荷储一体化示范项目建设方案

风力发电、光伏发电是我国鼓励和支持开发的清洁能源。开发风能、太阳能资源是贯彻国家可持续发展要求的具体体现，对促进地方经济的发展和缓解地区环境保护压力，实现经济与环境的协调发展均具有十分重要的意义

2024-05-31
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智能制造智能工厂产品整体解决方案（74页 PPT）

智能制造本质应用最新工业工程及IT网络技术，重新审视企业现有流程与生产组织方式，实现企业在供应、营销、设计、及制造等领域的经营创新，同时借助新技术赋能新组织，实现管理创新，全面推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型，以满足客户敏捷、个性、服务化需要。

2023-09-08
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某汽车总装车间智能制造升级改造系统技术及方案

以信息化基础结合工业化制造发展，重点研究智能化生产系统及过程精细化管理；发展自动化、网络化、信息化、智能化水平，逐步达到生产方式智能化，装备智能化，管理智能化，服务智能化。

2023-05-16
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中国企业数字化联盟2021工业互联网白皮书74页

2022-01-12
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亿欧智库2021中国工业软件行业报告74页

近几年，随着全球迈向工业4.0，经济发展放缓，我国也更加注重智能制造和工业互联网的发展和推进。自2015年国务院发布《中国制造2025》以来，工业互联网和工业软件的相关扶持政策每年从未缺席。我国也对2022年和2025年工业发展均提出了量化目标，例如到2022年，智能制造装备销售收入实现4万亿元，制造业重点领域企业数字化研发突破70%等。

2021-12-20
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国家级经开区绿色发展研究报告

在全球绿色转型加速与我国“双碳”目标纵深推进的时代背景下，国家级经济技术开发区(以下简称“国家级经开区”)作为我国产业经济发展的核心载体和改革开放的前沿阵地，正经历从规模扩张向绿色转型的深刻变革。

2026-06-01
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2026年绿卡先锋场景：电动重卡在钢铁行业的应用进展研究报告

本报告为非营利性报告，所包含的观点、信息和数据仅供参考，在任何时候均不构成财务、法律、投资建议或其他意见。请自行对本报告中的观点、信息和数据进行判断，根据自身情况做出决策并自行承担风险。我们不对因根据本报告而采取的任何商业措施和行动以及由此引发的风险承担任何责任。

2026-05-15
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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

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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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智算中心高速互连技术报告（2026）

预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协同与互补。

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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。