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面向词元(Token)服务的智算基础设施发展研究报告

中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

  • 2026-11-12
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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

  • 2026-11-05
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2025半导体业人才报告书

2025年3月·104發表《科技業人才報告書》.書中的科技業範疇包括軟體與網路、電信通訊、電腦與消費性電子製造、光電與光學、電子零組件以及半導體等六大產業。然而·半導體產業是台灣經濟的支柱·不僅在全球供應鏈中扮演關鍵角色,更是我國科技創新與產業升級的核心動能。隨著國際競爭日益激烈,如何培育、吸引並留住高品質半導體人才·成為產業永續發展的關鍵課題。

  • 2026-10-27
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城市制造业高质量发展研究报告(2025年)

党的二十届四中全会进一步强调“因地制宜发展新质生产力”“保持制造业合理比重,构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系”,制造业高质量发展站上更加突出的战略位置。城市作为创新的策源地,是技术创新、要素创新、产业创新、模式创新的主阵地,更是因地制宜发展新质生产力的主战场,要更大程度上发挥城市作为区域“增长极”的引领示范作用。2025年中央城市工作会议进一步明确城市发展“从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的阶段”,这对城市制造业高质量发展提出全新要求。同时百年变局加速演进下城市制造业高质量发展也迎来动能转变、布局优化、目标升级、路径创新的新机遇。

  • 2026-10-27
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AMZ123《2026上半年跨境电商行业报告》

2026上半年,全球电商市场继续扩容,平台、渠道和新兴市场仍在释放机会;同时,关税、税务、清关、履约和平台规则持续 变化,行业经营门槛进一步抬高。 变化最先反映在卖家端。一边是头部卖家继续扩大规模,中大卖保持较强增长能力;另一边,“增收不增利”愈发普遍,成本、合规和平台依赖不断挤压利润空间。卖家之间的差距,正从销售规模进一步延伸至供应链、品牌、资金和运营效率。

  • 2026-10-22
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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”

  • 2026-10-21
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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

  • 2026-09-22
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2026德国人工智能发展报告与中企出海策略研究报告

也是中国企业进入欧洲市场的重要门户。中德相关合作兼具产业转型利好与合规监管约束双重影响。一方面,德国制造业数字化升级、工业人工智能应用以及绿色转型持续释放市场需求,为中国企业在工业视觉、智能装备、工业软件、人工智能解决方案等领域提供了合作空间;另一方面,德国不断完善的外资安全审查制度、人工智能监管规则和数据合

  • 2026-09-15
  • 阅读146
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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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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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