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负责任创新视角下的科技治理机制探究——以人工智能为例

科技创新是推动人类发展的原动力。特别是近代以来,科学技术迅猛发展, 在造福人类的同时,也存在不可忽视的风险。近年来,基于深度学习的人工智能 在图像识别、自然语言处理等领域展现了重大应用前景,但其内含的个人隐私和 伦理风险也引起了广泛的关注。科学技术是一把双刃剑,为了最大程度开发利用 以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的发展红利,规避其蕴含的风险,本文 从负责任创新的视角,以人工智能为例,分析科技风险治理机制。

  • 2021-06-29
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面向智能制造的数字仓储系统设计

目的 从设计的角度探究如何运用数字仓储系统满足智能制造发展需求的相关理论,以期为制造 企业提供智能化生产服务。方法 运用文献研究和典型案例分析法,通过系统架构、管理模块、数据流 等方面对数字仓储系统进行全面设计,揭示出数字化仓储技术与装备的功能特点,进而提出数字仓储系 统实现路径。结果 数字仓储系统实现了对物料、成品从订单发出到在途、上架、入库、出库全流程的 追踪监控,对仓储、物流资源进行了一体化管理,实现了智能制造信息深度自感知、智慧优化自决策、 精准控制自执行。结论 在智能制造的大环境下,数字仓储系统能够满足制造企业大规模定制生产要求, 具备高柔性的全流程数字化管理模式,助推智能制造进一步发展。

  • 2021-06-29
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岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能方法及其集成

提出了一种可用于岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能综合设计方法 这种方法是首先采用专家系统 人工神经元网络和案例设计 3 种人工智能方法对同一岩石工程分别进行支护设计 然后再用分区多专家决策算法 将所得 3 种设计结果加以综合 形成最终设计方案 它充分利用了各种人工智能方法的特长 有效地避免了单一 方法所容易出现的偏见 应用表明 人工智能综合设计方法能把工程类比法提高到一个新高度

  • 2021-06-29
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人力资本对人工智能就业替代效应的影响研究

随着大数据技术的快速发展和深度学习模型的广泛应用,人工智能进入快速发展阶 段,成为智能化时代生产发展的新驱动力。人工智能的发展方向呈现较强的仿人化,在 带来便捷和效率的同时,其与人类智能的竞争性也在不断增强,可能对劳动力就业产生 影响。本研究沿着“明确就业影响——转变劳动力人力资本以适应智能化时代”的研究 思路,详尽阐述了人力资本对人工智能就业替代效应的影响。

  • 2021-06-29
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Acumos——一种人工智能开放平台

人工智能平台是企业构建人工智能生态系统的基础。梳理了全球主要电信 运营商人工智能平台的发展状况,对比分析了各平台的特点,包括深度学习 框架、数据资源和应用方向等,详细剖析了 Acumos 开源平台架构及创建人 工智能模型方法。最后,针对运营商人工智能开放平台未来发展方向,从参 与开源社区、开放数据资源角度给出建议

  • 2021-06-29
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虚拟现实技术在航空智能制造中的应用思考与展望

人机结合、虚实融合的新一代智能界面是智能制造的一个显著特征。虚拟现实技术作为一种高级人机交互 技术,将在智能制造系统中发挥人与智能设备之间传递、交换信息媒介及对话接口的作用。随着智能制造系统的发 展和虚拟现实技术的不断成熟和进步,虚拟现实必将逐步深入工业应用,在两化深度融合过程中充分发挥“智能之 窗”的作用。

  • 2021-06-29
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我国人工智能上市企业经营效率及其影响因素研究

人工智能这一革命性技术正改变着经济和社会的面貌,更是重塑着企业和国家的竞 争格局,因此人工智能企业的发展直接影响着我国的经济地位与实力。虽然我国人工智 能企业数量已位列世界第二,但在质量上发展如何才是影响经济发展的关键,最根本的 问题就是要提高经营效率,研究我国人工智能企业经营效率及其影响因素,对于进一步 促进人工智能产业的优化改革,提高我国人工智能领域的竞争力尤为重要。

  • 2021-06-29
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人工智能物的民事侵权责任探析

人工智能的发展迎来了高潮,但也引发 了一系列法律难题。从人工智能的概念和机理看,人工智能 物具有抽象的思维理性与行为理性,这与德国法律人格制 度的法哲学基础相契合,因此,高级人工智能物完全有可能 成为民事侵权责任主体。鉴于人工智能物与其它民法主体 的差异,人工智能物在承担民事侵权责任时的主观心理、归 责原则和责任形态等方面具有自身的特性。在人工智能物 民事侵权责任的规定上,应引入人工智能物注册制度,设立 人工智能物民事侵权责任赔偿基金,着重解决无人驾驶汽 车和智能机器人的民事侵权责任法律问题。

  • 2021-06-29
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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