具身智能是人工智能（AI）与其他学科交叉融合发展的新范式，从字面可理解为“具身+智能”，通过给 AI 赋予“身体”，使其能够与物理世界产生交互，并在交互中主动探索世界、认识世界、改变世界。随着数字世界的 AI 算法开始展现出逼近甚至超越人类的思维能力，具身智能有望打开 AI 从数字世界到物理世界的窗口，在复杂的物理世界中进一步延伸和拓展 AI 边界，实现“知行合一”。
面向5G无线通信极化码译码的算法与实现研究
中国新能源发展战略研究中国新能源发展战略研究
美国：推出“数据美国”大数据可视化工具美国：推出“数据美国”大数据可视化工具
政府引导基金作为一个重要的金融工具，能够降低战略新兴产业融资成本，在推动产业转型升级，发展潜力的新兴产业和科技领域，作用更为明显高效。中国经济新常态的背景下，我国原本的过剩及落过产能需要进行优化升级，智能制造、新能源新材料、生物医药等新兴产业需要政府大力支持。然而，地方政府财政资金有限，难以满足新时代的经济发展需。在此背景下，各种形式的融资模式不断涌现，引起了地方债务的不断扩大。而通过政府引导基金，利用市场化运作模式，平衡社会效应与经济效应，提高资金利用效率，在一定程度上能有效控制政府债务增长速度，保证财政资金增值保值，实现其政策性目标，促进地方经济发展。同时，也能最大限度调动市场所有主体的参与热情，把资金配置到实体企业中，聚集引导社会资本投向产业结构重心和薄弱区域，实现区域内产业结构优化升级。但政府引导基金在实际运作过程中，仍然存在诸多问题，同时伴随着国家政策及市场的变化，在运作、管理、激励等方面需要不断完善。
航空发动机中的压气机盘等复杂薄壁类零件的高质高效制造一直是航空制造业中的瓶颈问题之一。随着现代制造业的发展，智能制造已经成为各国抢占的技术制高点，而制造信息的在线感知与处理、加工参数实时调整等技术，是智能制造的前提条件，也是各国智能制造研究计划的主要内容。工件的变形及振动是薄壁零件高质高效加工的主要障碍，研究加工过程中工件的动力学特性、实时感知工件变形与振动并实时反馈、智能调整加工参数以避免颤振，对提升薄壁工件的制造水平具有重要的学术意义和工程应用价值。
新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显,新基建成中国数字经济化转型的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元,人工智能作为新基建的重要领域之一,将迎来快速增长。IDC预计, 2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元, 2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
为了更好的分析教育行业的投资并购活动及趋势，普华永道将教育行业细分为以下几个赛道。由于在线教育涉及各个赛道，我们不进行单独拆分：学前教育、K12、素质教育、职业教育、教育信息化、其他
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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。
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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
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
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