我国乘用车市场在承压中复苏，汽车品牌竞争进一步加剧，营销”争存量“是巨大挑战；用户内容触点与决策链路日渐复杂多元，汽车营销对消费决策链整合提出了更高的挑战
对于如何进行企业流程改革的研究，哈默主要集中在相对较少的（通常是5~10个）端到端的活动序列上，这些活动创造了企业为客户提供的所有价值，如订单履行、产品开发、客户问题解决、需求创建和供应链管理。虽然这些流程一直都存在，但过去从未被单独研究过。流程的分拆体现了一种看待公司运营的新方式——不再局限于一系列职能部门的零碎工作，而是放眼于大范围的工作整体。
为促进行业大模型的健康快速发展，我们充分研究了构建行业大模型所需能力及构建方式，提出了行业大模型构建路线图及相应的标准体系，用以指导企业建设大模型能力。
环境、社会和治理(ESG)议题已成为金融服务机构的优先关注事项，有助于在多个层面塑造董事会议程和业务战略。领先的保险公司将ESG视为引领和推动积极变革的机会。
本报告通过定性和定量相结合的方式详细研究了数据要素、信息基础设施和产业发展三者之间的关系，首先定性梳理信息基础设施和数据要素促进产业发展的作用机制；然后结合官方统计数据，定量地评估各作用路径的影响效果大小，并分不同维度实证研究了信息基础设施通过数据要素价值化促进产业发展的增强作用差异；最后提出建设泛在协同、融合统一、一体内生的信息基础设施，推动实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及的未来发展建议。
2023人工智能大模型在工业领域知识问答稳定性评测报告,2023人工智能大模型在工业领域知识问答稳定性评测报告,2023人工智能大模型在工业领域知识问答稳定性评测报告
本报告重点分析在碳中和背景下，工业制造智能技术融合、应用场景落地和服务商生态化合作的现状与未来趋势。绿色智能制造将由顶层规划自上而下驱动，对信息技术(IT)、运营技术(OT)、通信技术(CT)、数字技术(DT)、能源技术(ET)进行融合，整合供应链资源构建生态合作体系，绿色智能制造解决方案将满足更多场景需求，从而创建智能化且可持续的未来工业！
近年来，我国各地积极推进数字政府建设，利用云计算、大数据、人工智能、区块链等数字技术优化政府服务流程，数字政府的能力有了显著提升。
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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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