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2026前沿AI风险与应急响应研究报告征求意见稿

本报告聚焦前沿人工智能(前沿AI),即能力处于最前沿的人工智能模型和系统。其不断的能力跃升和应用推广正深刻重塑生产生活与社会治理范式:一方面,前沿AI正在深度赋能科学研究、医疗健康、网络安全防御等重要战略领域;另一方面,其可能引发的灾难性风险,也已成为全球AI治理关注的核心议题之一。联合国人工智能独立国际科学小组近日指出,“科学界目前无法保证,随着能力持续增强,人工智能不会--无论是自主行为还是因恶意用户所致--造成灾难性危害”,这意味着全球政策制定者必须采取有效行动。多个国家和地区开始针对前沿AI采取专门治理措施,我国网络安全标准化技术委员会(下文简称“TC260”)发布的《人工智能安全治理框架》2.0版也指出,需要积极研究应对人工智能灾难性风险的共识性准则,推动其健康发展和规范应用。

  • 2026-09-07
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2026前线共创双向赋能:FDE 模式行业观察与实践报告

腾讯云区域架构师团队、教育行业团队、传媒行业团队、文旅行业团队、政企行业团队、ADP平台团队、CodeBuddy/WorkBuddy产品团队、CSIG人力资源团队在访谈中分享了宝贵的客户前线实践与组织转型经验。 同时感谢Quest、Cresta、VentusAI、航峰汇智、句子互动、BISHENG、智谱Al、百度云、火山云、阿里 云等机构伙伴的深入交流。

  • 2026-09-07
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2026汽车零部件加工业OPC智能体白皮书

汽车零部件加工业是中国汽车工业的“基石”--冲压件、机加工件、压铸件、紧固件,支撑着每一辆汽车的诞生。然而,这一关键行业长期面临一个“被忽视的结构性困境”:一个完整的业务闭环需要销售报价、采购管理、生产跟单、质量文档(PPAP)、统筹管理五个岗位才能运转,但每个岗位的工作量都不饱和,企业却要支付100%的工资。更严峻的是,IATF16949质量管理体系对文档追溯的严格要求,使质量工程师50%-65%的时间花在“写文件”而非“做质量”上。报价周期长、准时交付压力大、PPAP文件繁重一-这些问题长期困扰着行业,却始终未被有效解决。

  • 2026-09-07
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2026气象领域联想算力应用研究报告

气象海洋天气预报和环境研究是高性能计算传统应用领域。1950年,由气象学家朱尔.查尼、数学家约翰.冯.诺依曼和拉尔夫.皮奥特领导的团队在ENIAC上进行了世界上第一次成功的数值天气预报计算。尽管ENIAC的预报效果非常粗糙且不及时,但从科学史的角度看,其效果是革命性的和成功的。它首次证明了利用物理定律和数学方程,通过计算机求解来预测天气是可能的。这为整个现代数值天气预报奠定了理论和实践基础,验证了数值天气预报的可行性,预测出了大尺度天气形势的演变,是气象学历史的转折点。

  • 2026-09-07
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2026企业AI智驾白皮书

许多企业的AI建设,都从一个很具体的问题开始:让客服更快找到答案,让运营少花一点时间写文案,让管 理者能够直接询问经营数据,或者让某个重复动作自动完成。这样的起点没有错,而且往往很快就能让人看到效果。 但当第一个智能体之后又出现第二个、第三个,新的问题也随之出现:每个应用都在解决一个局部问题,却很少有人能够说清楚,这些能力拼在一起以后,企业整体走到了哪里;下一个项目是在补齐关键能力,还是只是在重 复建设另一个聊天窗口。

  • 2026-09-07
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2026企业GEO效果评估与ROI白皮书

本白皮书由深圳一搜百应信息技术有限公司/一搜百应GE0研究院出品,用于帮助企业建立生成式引擎优化(GEO)的效果评估、项目验收与ROI复盘方法。文中模型、指标与公式用于企业管理和决策参考,不构成对任何具体企业、具体行业或具体项目的收益承诺。 GEO效果受到行业竞争强度、品牌基础、产品服务能力、内容资产、权威信源、AI平台机制、用户需求变化、线索承接能力等多因素影响。企业在使用本白皮书方法时,应结合自身业务周期、销售漏斗、客户单价和数据采集能力进行调整。

  • 2026-09-07
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2026欧盟人工智能法合规与风险防控研究报告

《区域国别研究报告》是上海市哲学社会科学规 划办公室依托上海市各高校和科研院所专业研究力量,紧扣服务企业走出去现实需要,专为“上海市企 业走出去综合服务平台”打造的区域国别研究品牌。

  • 2026-09-07
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2026人工智能如何拓展人类工作边界研究报告--前沿工作

人工智能不仅可能改变工作的完成方式,还可能改变谁来工作。我们的新研究表明ChatGPT用户经常寻求帮助完成历史上与其他职业相关的任务,这表明人工智能可能拓宽角色并改变工作的分工方式。

  • 2026-09-07
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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频,摄像类无屏产品,快速演进为音摄功能延续,新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展,预计市场规模将保持高速增长,2026年销量超过70万台。

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国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。

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