人工智能5大商业模式概述（PPT43页）

未来所有的政府、公司、军队都是人工智能机构，人工智能将无处不在。美国国防部20年未到访硅谷，而在任国防部长卡特自去年上任以来连续4次密集访问硅谷，对人工智能表示出极大兴趣，直言要将民用AI技术用于改进国防装备体系，帮助美国培育出新型的“钢铁侠”战士，国防部高等研究计划局（DARPA）正在基于人工智能技术研发自动驾驶战车、反潜无人机械船、智能电子战系统、“半人马”人类作战行动辅助系统等。据悉，美国国防部2017财年建议的研发预算为120～150亿美元，而被国防部所看重的硅谷科技公司，如谷歌、微软、苹果、脸书和英特尔等巨头也正在不约而同地投入“人工智能优先”战略。

2021-06-28
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人工智能新基建发展白皮书

推进人工智能"新基建", 将广纳社会主体和社会资本,助力我国经济高质量发展和国内国际双循环的发展格局的形成。对推动数字经济迈向智能经济新台阶有重大意义。智能经济以算法、算力、数据为关键生产要素,需要海量数据驱动，依托算力平台和人工智能算法进行数据处理将数据资源转化为数据智能，最终作用于实体经济发展各环节,推动生产效率提升和经济结构优化，实现智能产业化和产业智能化。对人工智能产业发展具有重大意义。人工智能" 新基建”将推动人工智能与5G与云计算、大数据、物联网等领域深度融合,加速人工智能与实体经济深度融合，形成新一代信息基础设施赋能产业的核心能力。

2021-03-30
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智慧电厂建设方案

智能电厂管控体系包括三个层级：智能设备层、智能控制层、智能管理层；？在役电厂主要是智能控制层和智能管理层的建设？智能控制层采用嵌入式智能模块或外挂控制模块，利用高级算法和智能机器模型深度计算分析，对发电厂部分控制系统实现智能优化闭环控制，基于大数据分析的运行优化系统，实现在线开环指导运行人员寻优操作智能管理层在管理信息大区将MIS\SIS等系统进行了深度融合建立一体化管控平台，应用物联网、大数据、三维可视化等技术建设智能安防，智能燃料、智能物流、消防、智能环保、设备故障诊断、设备全生命周期管理、可预知状态检修、性能试验等智能管控中心。

2021-02-13
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2026年翻译技术教学与应用蓝皮书

近年来，生成式人工智能等新技术快速发展，为翻译和国际传播工作注入了更多创新活力，开辟了新的发展路径。2026年政府工作报告指出，要“深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广”，为我国科技和产业融合发展指明了方向。

2026-05-15
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智慧燃气综合管理信息平台解决方案

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2026-04-16
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2026年OpenClaw蓝皮书：人人都能拥有的AI常驻助手

2025年，国务院《关于深入实施"人工智能+”行动的意见》明确提出:到2027年，智能体等AI应用的普及率超过 70%。掌握AI Agent，已不再是技术人员的专属议题，而是每位公民和机构都需要面对的时代课题。

2026-04-02
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2026年大健康新趋势风向洞察报告

大健康行业不局限于传统的医疗保健领域，还包含日常的健康管理、康复护理、养老服务等多个方面，形成了一个庞大而复杂的产业体系。中国宏观环境的特殊性，以及疫情后居民健康意识的进一步提升，势必推动大健康行业成为经济发展的新引擎，为大健康行业的发展带来了巨大的挑战和机遇。

2026-03-14
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智能微电网发展关键问题研究

微电网是新型电力系统的重要组成部分。近年来，围绕“双碳”目标下能源电力绿色转型发展，国家在相关政策文件中先后提出“新能源微电网”“绿色微电网”“可再生能源微电网”“智能微电网”等概念，聚焦新能源为主供电源，依托数字化智能化手段，加快推动微电网建设。

2026-03-05
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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产品介绍

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。