2023 年 10 月 20 日，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，指出：人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品。我们看到，人形机器人需要多个行业共振融合驱动，本报告联合机械、汽车、电新、家电、计算机等行业进行研究。
汽车产业是国民经济的支柱性产业，其产业链长、覆盖面广、对经济影响程度深，加快推动绿色低碳转型，既是落实国家“双碳”战略的重要支撑，也是产业高质量发展的内在要求。在工业和信息化部的指导下，中国汽车工程学会和中国汽车技术研究中心有限公司联合相关行业机构、企业、高校，就汽车产业绿色低碳发展所涉及的系列关键问题开展深入研究、广泛研讨，形成《汽车产业绿色低碳发展路线图1.0》（以下简称《路线图 1.0》）
企业数字化转型发展双象限洞察报告,企业数字化转型发展双象限洞察报告,企业数字化转型发展双象限洞察报告,企业数字化转型发展双象限洞察报告
2023 年 3 月 7 日上午，由能源基金会专项资金支持、复旦大学承担的“基于健康的推动环境空气质量标准修订——环境空气质量标准制修订方法及在上海实践”课题结题会在复旦大学成功召开。北京大学医学部教授潘小川、中国环境规划院研究员於方、北京科技大学教授段小丽、中国环科院研究员魏永杰、上海市环境监测中心教授伏晴艳和中国环科院研究员胡京南作为专家参加了此次会议
2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。面对多重超预期因素冲击，中国经济在风高浪急中展现强劲韧性，高质量发展扎实推进，全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。
信创关系国家安全和网络安全，发展至今已进入全面推广期，并建立了以党政为首“2+8+N”的行业体系目前党政、金融、电信、电力渗透已较高，交通行业开始逐步推进
研究院积极承担央企重大科创工程，承建国家科创平台，承接国家科研项目，政产学研用紧密协同，实现“补短锻长、突破前沿截止目前累计承担国家重大科技专项等国拨项目210余项
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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