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2026电网无人机检测检修应用与创新工法标准体系研究报告

电网作为现代社会运转的“能源血液主动脉”,其稳定、高效运维直接关系到国家能源战略安全、经济社会发展与民生福祉保障。长期以来,我国电网检测检修主要依赖人工登高作业或载人直升机作业,在超170万公里架空输电线路、1000万公里架空配电线路(70%以上分布于山区、丘陵等地形地貌复杂区域)运维中,两种模式在效率、成本、安全性上均存在显著短板,难以适配现代电力系统的发展需求。例如在新型电力系统中,关键用户对供电中断的容忍极为严苛,这对电网检测检修的“预防性”与“及时性”提出了前所未有的高要求,传统模式已难以为继。此外,近年来全球极端气候事件频发,给电网运维带来严峻考验,更加凸显传统运维模式的弊端与不 足。

  • 2026-07-16
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SpaceX(SPCX):以低成本入轨能力打造供给侧壁垒,构建轨道发射、低轨卫星通信与AI基础设施一体化平台

SpaceX(SPCx)是全球少数同时掌握“轨道发射+低轨卫星通信+AI基础设施”的一体化平台,对应TAM达28.5万亿美元(不计中俄)。 SpaceX的核心稀缺性在于公司已将发射、卫星制造、星座部署、网络运营和终端服务整合为闭环体系。低成本入轨能力为Starink扩张提供内部运力,Starink的持续部署需求反向提高发射频率、摊薄火箭制造与发射体系固定成本,形成传统航天公司和单一通信运营商均难以复制的产业飞轮。其潜在市场中,航天业务TAM3700亿美元,互联业务TAM1.6万亿美元,A业务TAM26.5万亿美元,合计构成人类历史上最大的28.5万亿美元潜在市场规模。

  • 2026-07-07
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2025年度消费品工业运行情况研究报告

消费品工业是我国工业体系的重要构成,包括食品、轻工、锂电池、医药等行业。消费品工业为消费者提供了丰富多样的商品和服务,是满足人民美好生活需要的重要保障。消费品工业的稳健与持续发展,不仅是工业经济稳定增长的重要引擎,更在催生技术创新、推动节能环保、以及维护社会稳定等多个层面,发挥着举足轻重的关键作用。

  • 2026-07-07
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践行双碳战略 共筑低碳未来-低碳城市试点政策解析

大国担当:作为全球最大的发展中国家和最大的碳排放国,中国始终坚持多边主义,积极参与全球气候治理坚定支持《巴黎协定》的实施,以实际行动展现了负责任大国的担当与风范。

  • 2026-06-29
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科技行业AI从数字网络走进物理世界:人形机器人是否会复刻新能源汽车发展路径?

市场空间:从新能源汽车看人形机器人产业跃迁路径,十年百倍。 根据赛迪数据,2025 年全球人形机器人市场出货量约 1.7 万台,迈 入初步规模化的转折期。从本质上看,人形机器人与新能源汽车在 底层技术架构具有高度同源性,均遵循“感知-决策-执行”的闭环逻 辑,以及“概念发布-原型验证-小批量试产-大规模量产”的产业化 路径。结合供应链建设、政策引导及资本市场等方面对比,我们认 为当前人形机器人大致相当于新能源汽车在 2018-2020 年之间的发 展阶段,在 2026 年有望迎来出货量的爆发。

  • 2026-06-03
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宏观经济百图:国内篇(2026年4月)

宏观经济百图产品是Wind金融情报所基于Wind海量经济与行业数据库(EDB),及其他公开资料综合宏观经济多维度视角整合而得的,反映中国与海外经济金融市场的量化动态图表。

  • 2026-06-11
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2026年天猫汽车消费者洞察白皮书

在汽车行业迈入存量竞争的时代,主机厂正面临一个不容回避的困境:线索重复率高,有效率走低,转化成本持续攀升,投放预算打了水漂却难以溯源。过去依靠广撒网的粗放经营模式,已难以支撑未来的可持续增长。 这就促使主机厂从卖车走向经营车主--识别谁是品牌的真实车主、理解TA们在不同生命周期中的真实需求、在对的时间用对的方式触达TA们,并将洞察转化为可执行的经营动作。

  • 2026-05-15
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在地平线上,三种可能影响社会的科技趋势报告

一种重要形式的技术创新是,将特定应用程序中的专门用途转化为更广泛的任务中的一般用途。本年度报告所选的三项技术--用于人类增强的神经植入、通用机器人技术和轨道碎片减缓系统一就是这类创新的例证。例如,神经植入已用于治疗特定条件,研究人员正在探索如何超出这个范畴以开发增强人类能力的植入物。同样,机器人领域已从执行重复性任务的专用工业机器人扩展到能够适应广泛环境的通用系统。轨道碎片减缓系统也是如此,它从开发用于减缓少数大物体的技术进步到可能减轻更多小型物体的newer systems,而这些小型物体的数量却显著增多。随着从专门用途向更广泛应用转变的不断进行,政策制定者考虑到平衡技术应用与公众安全问题的监管方法将很重要。

  • 2026-05-06
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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