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2025年低碳供热技术价格机制研究报告——以居民热价为例

在全球积极应对气候变化、推动能源系统低碳转型的宏观背景下,建筑供 热领域的碳排放问题已成为制约全球能源低碳转型进程的关键议题之一。根据 国际能源署(IEA)的数据,建筑物运营相关的能源总量和碳排放量分别占全 球最终能源消费的30%和能源相关排放的26%,建筑物近一半的能源需求用于空 间供暖和热水供应,60%以上的供热需求由化石燃料满足,产生二氧化碳排放 量占建筑部门排放的40%以上。

  • 2025-10-09
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2025年AI智能体安全治理白皮书

当前,人工智能技术正经历从“对话智能”向“决策智能”跃迁的关键发展阶段。基于大语言模型的AI智能体已实现质的突破,其功能定位已从基础指令执行单元转型升级为具备复杂认知推理与战略决策能力的智能系统,最终发展为能够自主感知环境态势、独立制定行动方案并高效执行任务的"数字协作伙伴"。这一技术范式的革新显著拓展了人工智能的应用疆域,在金融风险管控、智慧医疗体系、先进制造产业及社会化公共服务等诸多领域,AI智能体正持续推动生产模式与服务形态的深度变革,

  • 2025-10-09
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2025年AI人才流动报告

2025年以来,AI新发岗位量呈爆发式增长,2月是关键转折点,此后新发岗位量连续6个月两位数增长。2025年7月,A1相关岗位量同比增幅已超过10倍。AI人才市场供需两旺,新发岗位量暴涨的同时简历投送量也暴涨了11倍,因此人才供需比不降反增。2024年1-7月,平均人才供需比为1.00,即人岗平衡:而2025年1-7月供需比升为1.11,即人多于岗。

  • 2025-10-09
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2025年AIDC机房参考设计白皮书

随着近年来人工智能(AI)产业快速发展,AI业务负载已经逐步成为数据中心的重要组成部分。为了满足爆发式增长的AI业务对算力的需求,智算设备正加速向高密化、液冷化、集群化方向发展。

  • 2025-10-09
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“中国服务”河南模式研究报告(2025)解码河南文旅“破圈”背后的创新密码

当第七届“中国服务”·旅游产品创新大会的旗帜在河南云台山的青山绿水间升起,人们可能不禁要问:中国旅游协会为什么看“中”云台山?为何青睐河南?

  • 2025-10-09
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智能驱动增长:人工智能客户关系管理(AI CRM)系统研究报告(2025年)

近年来,宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求持续升级,共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、单向的流程,而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下,客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)系统作为企业销售、服务与营销运营的重要基石,亟需突破传统模式的局限,迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时,人工智能技术的飞速发展,特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起,为CRM注入了全新的动能,驱动其向智能中枢转型

  • 2025-10-09
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银行业:实施下一代风险管理

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
  • 阅读119
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以人工智能获胜:业务领导者从战略到执行的AI指南

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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