为了研究智能制造下供应链的变化，基于消费者价值理论构建了一个消费者和制造商组成的二级供应链模 型，研究消费者和制造商的努力效用对商品购买率、价格以及制造商和消费者收益的影响，确定了使消费者和制造 商组成的供应链的收益最大化的消费者和制造商的最佳努力水平。研究表明，消费者付出努力的情况下，产品价格 会更低，并且购买率会上升，制造商和消费者的收益也将会增加。
当前信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交 叉融合，正在引发“第三次工业革命”。智能制造是引领“第三次工业革命”浪潮的核心动 力。目前对智能制造的研究主要还处在技术应用层面以及国家宏观的产业政策层面，从经济学 及产业组织学等角度对智能制造进行分析尚未充分展开。因此，未来对于智能制造的研究应该 着重从以下几个方面展开：一是从产业组织学理论的角度剖析智能制造产生和发展的一般规 律，丰富和发展产业经济学的相关理论体系；二是构建一个“国家智能制造发展竞争力指标体 系”，运用定量分析的方法对于指标的权重以及国家智能制造竞争力指数进行确定和分析，用 科学的框架评估各主要国家智能制造发展的竞争力水平；三是比较分析各主要国家智能制造发 展的相关政策，提出可供我国借鉴的产业发展政策。
信息决策是经济领域中的一个重大课题,计算机技术的引入及信息技术的广泛应用,为信息决策的发展提供了新的手段,一方面计算机数据处理技术的发展和推广应用。
制造企业数字化转型能力评价体系及应用，智能制造的方向
当前，人工智能技术迎来了第三次高潮。各国都加大了投入的力度，并采取加强的多种措施。美国则更加重视，认为， 第三次AI技术浪潮将是一个重大的里程碑式的进展。美国相关部门于2016年10。12月连续发表的三份重量级的报告。标 志着人工智能时代的到来!文章阐述了报告的主要内容，并探讨了美国新的人工智能报告对于我们的若干启示。
人工智能作为司法改革和司法信息化的重要手段和方式，在智慧法院建设中 得到了广泛应用。人工智能的应用不仅提高了司法的效率和司法裁判的质量，而 且提高了司法的透明度，提升了司法的公信力。在我国，不断增长的司法需求还 在加剧案多人少的矛盾；提升司法质量的需要要求法官具备更高的专业素质，法 院不断提高司法效率，为人工智能深度参与司法活动提供了动力。裁判文书公开 累积的法律大数据为人工智能深度学习法律提供了物质基础。社会发展带来的民 主权力意识的提升需要进一步提升司法的效率和透明度，为人工智能应用提供了 社会基础。但是，法律与人工智能的融合还存在技术困境，人工智能司法更需厘 清人工智能司法的法律问题和认识问题。人工智能深度参与司法实践是司法审判 能力现代化的必要手段，随着法律人工智能智能程度的提高，人工智能将不断拓 展参与司法审判活动的深度。而人工智能作为人类开发的技术，因其具有发展的 不确定性，需要进行必要的规制和限制。
专利发明创造领域的人工智能技术是一种仿生算法程序， 其通过自身的认知计算系统来模仿人 类智能， 使系统具有像人类一样的创新思考能力来进行发明创造活动。 人工智能在发明创造过程中， 为 了满足技术功能的需要， 有可能涉及实施他人的专利， 同时也有可能生成与他人专利并无实质性差别的 发明， 导致存在侵犯他人专利权的潜在风险。 尽管人工智能发明创造过程中的专利侵权呈现出多主体、 多步骤的分离式侵权特点， 看似适用直接侵权或者间接侵权规则来认定侵权均存在法律障碍， 但其实质 是直接侵害了专利权人的利益。 建议引入控制与指挥规则作为全面覆盖原则的补充， 成为人工智能专利 侵权认定的重要依据， 通过分析各方主体之间是否存在独立的侵权人控制或指挥其他主体， 来确定一个 实际侵权人承担专利直接侵权责任。 在弱人工智能时代， 人工智能未完全脱离于人类主体的控制， 从保 障技术发展的安全性角度看， 人工智能所有者承担专利侵权责任不失为一种权宜之举。
于标准GTAP模型的框架，本文探究人工智能冲击对中国要素报酬分配的影响。在本文中，人 工智能既体现为资本增强型技术进步，又表现为资本一劳动要素替代弹性的增加。在此基础上，讨论人 工智能的深化、广度、强度等冲击对中国要素报酬分配的影响。模拟结果表明：在人工智能冲击中国要 素报酬分配的传递路径中．人工智能的深化和广度是影响要素报酬的核心因素，而人工智能的强度、非 熟练与熟练劳动力替代弹性对要素报酬的变动均不具有根本性影响。具体而言，世界范围的人工智能深 化有利于中国资本要素报酬增加，而不利于中国的劳动要素报酬；由中国引领的人工智能深化同时有利 于中国的资本和劳动报酬；由美国引领的人工智能深化既不利于中国的资本报酬，也不利于中国的劳动 报酬。此外．人工智能强度、非熟练与熟练劳动替代弹性不会显著改变人工智能深化影响中国要素报酬 的变动方向。
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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
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”。
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。
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。
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。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年，中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺，更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。
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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