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2023年中国AIGC行业发展研究报告

AIGC领域目前呈现出的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越来越强等趋势,这使得AIGC在消费互联网领域日趋主流化,涌现了写作助手、AI绘画、对话机器人、数字人等爆款级应用,支撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。目前AIGC也正在向产业互联网、社会价值领域扩张应用。

  • 2023-04-06
  • 阅读334
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2023年中国工业机器人行业研究报告

报告将立足于中国工业产业升级和智能制造的大背景,通过对供应端市场和产业链的剖析,结合投资视角,探讨工业机器人企业如何打造自身竞争力,赋能中国工业产业,给企业带来新的增长与转型机会,由此思考中国工业机器人行业的现状与未来趋势。

  • 2023-04-10
  • 阅读333

数字化建模的方法与实践

数字化不单单是一场技术变革,更是一场认知与思维革命,利用AI和VR+等技术手段为数据赋予灵魂。 当前,新一轮科技革命迅猛发展,无论出现何样的技术形式和进步,但从认知角度看,都要以数字映射为前提,借助模型中介实现。

  • 2023-04-04
  • 阅读480

荀玉根:从全球价值链看中国制造业优劣势

核心结论:①从价值链位置看,我国制造业从相对下游向更高附加值上游迈进,但近年来上游竞争激烈带来攀升难度加大。②从贸易优势看,我国整体制造业全球领先但中高端制造业尚不及德日水平,竞争力主要来自于产业集群优势。③政策望助力制造“扬长补短”,我国在电气设备上下游、计算机、电子等设备下游具备强竞争优势,但在部分设备零部件和高技术领域仍薄弱。

  • 2023-04-04
  • 阅读319

AIGC生成式人工智能产业全梳理-国信证券-2023.3.28-80页

人工智能作为第四次科技革命,已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出,A1产业的第一轮爆发源自2012年,2012AlexNet模型问世开启了CNN在图像识别的应用,2015年机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%),开启了计算机视觉技术在各行各业的应用。但是,人工智能1.0时代面临着模型碎片化,A1泛化能力不足等问题。2017年Gogle Brain团队提出Transformer架构,莫定了大模型领域的主流算法基础,从2018年开始大模型迅速流行,2018年谷歌团队的模型参数首次过亿,到2022年模型参数达到5400亿,模型参数呈现指数级增长,“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代A1泛化能力不足的问题。新一代A技术有望开始全新一轮的技术创新周期。

  • 2023-04-04
  • 阅读316
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中国产业元宇宙趋势研究报告(2023)

“元宇宙”概念的兴起,为各行各业建立起了一座打通物理世界与虚拟空间的桥梁,不仅为产业数字化变革提供了新的想象空间,也成为数字经济时代的新爆点。

  • 2023-03-29
  • 阅读379
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GPU行业深度报告:走进“芯”时代系列深度之六十“AI算力GPU”-AI产业化再加速,智能大时代已开启

在芯片算力快速提升、日趋庞大的数据量共同支撑下,A1算法迭代升级加速。A1的发展经历了很长时间的积累,其能不断跨越科学与应用之间的鸿沟主要得益于技术突破、行业落地、产业协作等多方面的推动,而技术突破是其中最为关键的要素。

  • 2023-03-29
  • 阅读334
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数据中心智能化运维发展研究报告 (2023 年)

新型数据中心是支撑 5G、云计算、人工智能等新一代信息技术发展的算力载体,是推动经济社会数字转型、智能升级、融合创新的关键基础设施。随着以高技术、高算力、高能效、高安全为代表的“四高”成为产业发展新目标,智能化作为新型数据中心高技术的重要体现,已经成为新型数据中心的重要发展趋势。

  • 2023-03-26
  • 阅读355
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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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数据安全建设方案

结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

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云数据中心设计方案

模块内应配备视频管理和存储设备(提供接口供远程访问,可查看实时视频、历史录像),例如DVR设备,实现本地录像功能。

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智慧会议系统解决方案

会议开启前:预约成功后,自动发布会议预约信息,通知与会人员。提前开启音视频设备,灯光、空调等。会议使用中:多用户多权限管理,多模式一键管控所有设备,音视频信号可视化,拖拽式人机交互操作,会议结束后:会议资料存档,会议过程同步录像,后期点播复盘。会议室无人时,自动关闭设备。

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2026年AI智能体趋势报告

当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGl)时,商业领域的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题,而是能领会目标、规划路径,并在人类的全面指引下,跨越各类应用执行操作,最终实现目标。 正是这种能力,让AI成为首个真正拥抱每一个体的技术,无缝渗透他们的个人生活与职场工作。它的强大之处在于通过更精准的记忆回溯、更迅捷的数据处理和更卓越的推理逻辑来拓展人类的能力边界,无论是后台支持、前台业务还是高管决策,皆能受益。但要实现这种普惠式的能力飞跃,前提是我们必须确保技术的广泛普及、核心技能的同步提升,以及全员的深度参与。

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