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锚定十五五!80个战略屋模型:让高质量发展从“规划蓝图”跑成“落地实景”

“战略屋”其实是一种梳理战略的工具,将零散的目标、思路和落地行动,以“房子”的形式串联在一起,实现从顶层指导到底层执行的无缝对接,无论是做品牌策划、部门规划、还是推动“双碳”目标,都可以用到它,它的核心在于解决我们在制定战略时,经常会碰到的“思路散乱,难以落地”的难题。

  • 2025-11-11
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人工智能算力基础设施赋能研究报告(2025年)

在人工智能落地破局与赋能千行百业进程中,以智算中心为代表的人工智能算力基础设施,被赋予更重要的定位和使命,成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。然而,目前人工智能算力基础设施利用负载情况差异较大,尤其是地方政府或国资平台主导投建的智算设施,赋能价值有待进一步提升。因此,需要厘清智算中心赋能的需求场景、需求场景与所需关键能力的匹配,以及推进赋能落地的生态模式,助力人工智能算力基础设施真正实现赋能价值。本报告聚焦智算中心赋能,围绕需求场景、关键能力、落地生态这三个关键环节,阐述最新发展趋势,致力于进一步释放智算中心的赋能效应,助力人工智能与实体经济深度融合。

  • 2025-11-11
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2026中国AIoT产业全景图谱报告

当人工智能与物联网的融合进入深水区,AIoT 产业正在经历从连接万物到智联万物、从数据采集到价值创造的根本性转变。站在 2025 年底的时间节点回望,我们见证了一个产业从技术驱动走向价值驱动、从单点突破走向生态协同的壮阔历程。

  • 2025-11-11
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数字化转型智慧工厂建设解决方案

实现和真实客服代表,以及企业现有系统的无缝集成,提供自学习机制以及知识维护系统升级机制,做到可以云部署也可以本地部署。

  • 2025-11-11
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2025年中国大模型行业发展研究报告

本报告所载的资料、意见及推测仅反映于发布本报告当日的判断,本报告所指的公司或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌。过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期,可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时,36对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。

  • 2025-11-11
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智能制造与数字孪生技术

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式[11。…《国家智能制造标准体系建设指南》

  • 2025-11-11
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智能制造&数字孪生详细解决方案

数字孪生,利用物理模型和仿真技术,在虚拟空间中完成与实体空间的映射,贯穿于产品的全生命周期过程。大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。不仅可以让我们看到产品外部的变化,更重要的是可以看到产品内部的每一个零部件的工作状态和产品生产整个过程。

  • 2025-11-11
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2024年新能源行业洞察报告

随着全球能源结构的转型和绿色低碳经济的兴起,新能源行业已成为推动可持续发展的关键力量。从薪柴到煤炭,再到油气,人类社会的发展一直伴随着能源的更替转型。面对气候变化和环境污染的严峻挑战,新能源以其资源丰富、可再生、环境影响小等优势,成为全球能源消费的新趋势。我国政府提出的“碳达峰”、“碳中和”目标,更是为新能源行业的发展提供了坚实的政策基础。一系列促进新能源发展的政策和举措,旨在通过技术创新、产业升级和市场机制改革,推动中国新能源产业的快速发展,实现能源结构的优化和绿色低碳转型。

  • 2025-11-11
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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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