颠覆性技术改变欧洲生产与就业

新一代信息科技战略研究中心（CaSIT）为中国科学院成都文献情报中心下属创新单元，旨在建设新一代信息科技专业智库，重点围绕人工智能、量子信息、大数据、移动互联、半导体、物联网、数字经济等前沿科技与关键方向开展战略研究与知识服务。

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中国的全球科创中心建设——战略与路径

积极谋划建设科创中心是应对未来科技革命挑战和增强国家竞争力的重要举措。基于未来科学、技术、创新发展趋势研究，分析新一轮科技革命与产业变革驱动下的科创中心发展的特征，根据我国加快建设创新型国家和世界科技强国对科创中心建设提出的新需求，提出面向2035年我国科创中心建设需要把握的思路与发展路径，并围绕科创中心建设加强区域创新高地战略性布局提出若干建议。

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大科学装置就是国之重器

现代科学诞生以来，已经发生了五次科技革命。其中两次是科学革命、三次是技术革命。科学革命是技术革命和产业革命的先导和源泉，而每次科学革命都是以基础科学的重大突破为起点，不但催生出大量新理论、新技术，也重构着全球的发展格局和经济版图。

2023-04-03
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大科学装置产业化人才培养对策研究——以美、德、英、日等发达国家为比较视角

企业的科研人员通过直接申请，在J-PARC大科学装置完成技术研发及产业化应用，成果主要应用于物理、医学、材料等领域，如利用强度极高的质子束流进行质子治疗、消除肿瘤。这种在企业内部进行自主成果转化的产业化模式，决定了它的人才需求除了专业技术极强的实验技术工程师外，更偏向于具有专业技术背景的产业化人才，负责向企业内部的科研人员提出与大科学装置成果转化相关的技术和产品需求，在科研与市场之间建立产业化开发的沟通与催化渠道，提高转化成功率。

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大科学计划（工程）规划制定的国际经验及对我国的启示

摘要：为保持在科技领域的领先地位，汇聚和培养人才，提高全球竞争力，各主要国家/地区纷纷制定了大型研究基础设施战略规划（路线图）。本文对欧盟、英国、美国能源部制定的大科学规划以及俄罗斯拟制定的科研基础设施战略进行了对比研究及深入分析，认为各国（地区）制定大科学规划在管理实施模式、优先领域选择、设施遴选标准、分类支持体系、定期更新制度，以及风险评估等方面具有突出特点。在此基础上，提出了我国制定国际大科学计划（工程）战略规划的政策建议。

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大科学工程组织管理模式对比分析及对我国的启示

运用案例分析法和对比分析法，将大科学工程组织管理模式系统归类和分析，并选取美日发达国家及我国典型大科学工程案例，从适用条件、领导主体、结构效率和整体性对其进行综合对比。同时结合各国大科学工程组织实施的宏观科技环境，分析在当前形势下我国如何合理借鉴国外大科学工程组织管理模式，为进一步提升我国大科学工程组织管理能力提出建议。

2023-04-03
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联邦学习前沿|基于图神经网络的联邦推荐系统研究

随着人工智能、云计算等领域的蓬勃发展，大数据时代已经到来，推荐系统（Recommender System，RS）作为解决“信息过载”的有效工具得以广泛应用。推荐系统根据用户的需求、兴趣等，通过推荐算法从海量数据中挖掘出用户感兴趣的信息、服务等，并将结果智能化、个性化地推送给用户。

2023-04-03
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全同态加密的理论与构造-下篇

本文是全同态加密暑期班下午场的课程笔记下篇。课程由谢翔老师主讲。主要对三代全同态加密算法进行介绍，并更多聚焦于第二代和第三代算法。谢老师在最后对全同态加密方向的开放问题和可研究的方向进行了介绍。

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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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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进