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后疫情时期商业航天发展态势和策略研究

中国银行研究院发布的《2021年度全球经济金融展望报告》指出,进入后疫情时期,全球经济呈现“三低、三新”特征,即在低增长、低利率、低投资中酝酿新力量、新趋势和新秩序。受疫情影响,全球经济深度衰退。从全球跨境直接投资角度看,在全球产业链重塑、实体经济复苏乏力和资金回报率降低的背景下,产业投资将继续低迷,较难恢复到峰值水平,进入到低投资时代。

  • 2022-02-06
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ICT新兴领域规模测算方法及实践

大数据、人工智能、区块链等新技术层出不穷,对行业创新力、生产力和竞争力产生显著影响,与传统行业的广泛融合,不断催生新产业、新业态、新模式。为衡量这些新技术、新领域整体发展状况和经济贡献,提出以增加值口径对新兴领域产业规模进行测算,将产业规模拆分为核心和融合两部分,基于新兴领域与国民经济行业分类映射关系、权威数据及行业研究数据,采用增加值乘数法与投入产出法相结合或比例推算法,建立了新兴领域产业规模测算方法体系。最后,在人工智能和区块链领域分别进行实践,进一步验证方法的科学性和实用性。

  • 2022-02-06
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2019年中国网络安全发展形势展望

展望2019年,全球网络安全形势仍然严峻,个人信息与商业数据遭遇 大规模泄露与违规利用,针对关键信息基础设施的恶意网络攻击频发,各国在网络空间对 抗态势进一步加剧。面对新情况,如何加强网络安全建设?更好地应对网络安全威胁?更 有力地保障国家安全?赛迪智库提出了开展信息技术产品的审查工作,提升新兴领域的安 全防范能力;提升自主研发实力,构建核心技术生态圈;借助“一带一路”积极与其它国 家合作,增强我国网络空间话语权;推进网络可信身份建设,构建可信网络空间;加强安 全制度建设,全面保护关键信息基础设施等对策建议。

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“十四五”期间基建行业机会分析及开发策略建议

传统基础设施建设是我国推动经济持续增长的主要动力之一,更是疫情后拉动经济回升、稳定经济社会运行秩序的“强心剂”和“压舱石”。而“新基建”兼顾短期扩大有效需求和长期扩大有效供给,发挥着稳增长、稳就业、调结构、促创新、惠民生的综合性重大作用。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出,“十四五”期间,我国将构建系统完备、高效实用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系,系统布局新型基础设施,加快第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等建设。可见,基建行业仍处于重要发展机遇期。

  • 2022-02-06
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2021年中国电子信息制造业发展形势展望

目前,我国电子信息制造业在产业规模、结构化调整、自主创新等方面均取得了长足的发展,同时,人口红利日趋消失,高质量、低成本需求日益强烈,也推动制造领域的技术革命,自动化、智能化的生产升级迫在眉睫。2020年新冠肺炎疫情全球蔓延,电子信息制造业仍保持稳定增长。2021年已过去三分之一,“十四五”也在陆续启动,在这个新阶段,我国电子信息制造业将迎来哪些挑战和机遇?未来电子信息制造将会怎样发展?本期《自动化博览》与读者分享一篇行业发展报告,该报告基于2020年中国电子信息制造业发展形势,结合我国相关政策举措及全球产业、技术、工业经济现状,分析2021年电子信息制造业基本形势,探讨行业关键问题和应对策略。

  • 2022-02-06
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空间激光通信技术发展现状及展望

空间激光通信技术结合了无线电通信和光纤通信的优点,以激光为载波进行通信。空间激光通信技术具有抗干扰能力强、安全性高、通信速率高、传输速度快、波段选择方便及信息容量大的优势,其特点是系统体积小、重量轻、功耗低、施工简单、灵活机动,在军事和民用领域均有重大的战略需求与应用价值。

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镍基与铜基碳化硅复合镀层制备技术发展现状

碳化硅 (SiC) 纳米复合镀层可以改善材料的耐磨性能, 是代硬铬电镀的理想替代技术,本文对 SiC 复合电镀广泛使用的 Ni 基及 Cu 基复合电沉积制备工艺在耐磨方面的应用进行了概述, 对 Ni、Cu 单金属及其合金为主的基质金属进行了评价和总结, 在此基础上, 重点综述了近年来 SiC 复合电沉积技术的研究进展, 包括单一 SiC颗粒及与其他复合颗粒沉积, 对其中的规律进行了总结。最后展望了 SiC 复合电沉积技术的发展方向。

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信息通信业发展展望及对策建议

近年来,信息通信业由中高速转入中低速增长,增长动力、网络演进、应用创新、服务能力等4个方面呈现新的转变,开始步入新的发展阶段。同时,面临数字化发展进程加速、外部不确定性增大、行业高质量发展需求更加迫切等新机遇、新挑战。建议信息通信业以科技创新为抓手,增强产业基础能力,以转型为突破口,拓展行业发展新空间,以加强行业监管和提升服务能力为保障,营造良好营商环境,开创信息通信业高质量发展新局面。

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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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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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