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中国数据库产业研究报告(2025):铸就国产引擎,赋能数字中国

中国数据库产业的快速演进并非简单的市场自然增长,而是由两大力量协同作用的结果:(1) 自上而下的国家级产业政策,即国产软件应用创新政策;(2)自下而上的技术创新浪潮,包括 云原生、人工智能(AI)和混合事务/分析处理(HTAP)架构的深度融合。这两股力量共同定 义了中国数据库产业当前及未来的发展路径。进一步来看,国产软件应用创新政策推动了国产 软硬件应用进程。与此同时,技术创新则在底层架构、数据处理模式与智能化方向上不断突破, 使数据库从“支撑型系统”向“智能化数据底座”转型。

  • 2026-03-14
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品牌增长的下一个必争之地!2026年GEO趋势与实战策略报告

推荐流量,来自算法分发。它的优势极其明显--起量快、爆发强,一条内容、一轮投放,可能在极短时间内带来远超预期的曝光。但它的短板同样致命:生命周期短、波动性大,对平台规则和算法高度依赖。一旦推荐衰减,流量几乎同步归零。它更像一次性红利,而不是长期资产。

  • 2026-03-14
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汽车行业2025年信用回顾与2026年展望

汽车行业是我国国民经济发展的支柱产业之一,具有产业链长、关联度高、就业面广、消费拉动作用强等特性。2025年受益于国内政策组合效应推动及出口市场较好韧性,1-11月我国汽车产销呈较快增长态势。其中新能源渗透率持续上行,单月首次突破50%,出口增速则明显回落;燃油车销量仍承压,乘用车自主品牌市占率进一步上升,商用车表现回暖并呈内需与出口双增态势。

  • 2026-03-14
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2026年稳基础 拓增长:精准开源节流倡议报告

大型基建(如北部都會區)屬非經營帳目開支·即便財政收入短缺·亦難以透過縮減此類項目來快速平衡預算;更重要的是·北都這一類策略性基建對香港長遠發展至關重要·並不具備大幅削減的空間。

  • 2026-03-05
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2026年金融领域数据安全运营体系化建设研究

摘要:数字经济时代下,数据安全已成为当前炙手可热的课题,金融行业内众多机构纷纷投身于数据安全领域的研究和建设,着力构建数据安全治理体系,实现数据安全管控措施的从“无”到“有”。数据安全运营作为其中的重要组成部分,通过持续适配业务环境、安全合规及风险管控要求,不断升级安全策略措施,强化数据安全治理体系的有效运转,实现数据安全从“有”到“优”。

  • 2026-03-05
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中央企业高质量数据集建设研究报告

在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动,将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与

  • 2026-01-08
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数据资产管理实践指南(8.0版)

2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

  • 2025-12-19
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2025中国稀土行业现状与发展趋势报告

本报告旨在全面、深入地剖析中国稀土行业的现状、挑战与未来发展趋势。作为全球稀土产业链中至关重要的一环,中国稀土行业正处在一个由资源驱动向量、技术与价值驱动转变的关键历史时期。报告的核心发现表明,中国凭借其独特的资源禀赋,在过去几十年中奠定了全球最大的稀土生产国、消费国和出口国的地位。然而,行业正面临着深刻的结构性变革。在供给侧,国家通过实施严格的生产总量控制指标、深化产业整合(如组建中国稀土集团)以及强化环保法规,成功地扭转了过去无序开采、恶性竞争的局面,有效提升了产业集中度和对市场的调控能力,战略性地巩固了其在全球供应链中的定价权。

  • 2025-11-07
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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”。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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