案例|上海汽轮机厂：电气装备制造企业的数字化实践

“十四五”期间，国家大力发展数字经济、推进数字产业化和产业数字化，数字化转型已成为各行各业的“必修课”。“数字化转型”专题报道将从多角度剖析制造企业数字化转型的现状、发展与未来，汇编发布一系列富有价值的专家观点和企业案例文章。通过标杆企业示范引领，带动产业链数字化转型，赋能制造业高质量发展。

2023-09-08
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必看！央企数字化转型实践思考

国有企业作为国民经济的重要支柱，需积极拥抱新经济，加速推进数字化转型发展。但实体经济数字化是一场持久战，需要全行业有长跑的耐心和长期投入的信心。

2023-09-08
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电子科技大学2016届毕业生就业质量年度报告

根据《教育部办公厅关于编制发布高校毕业生就业质量年度报告的通知》(教学厅函[2013]25 号) 文件要求，学校编制和正式发布《电子科技大学 2016 届毕业生就业质量年度报告》。

2023-09-05
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汽车尾气处理技术研究论文

随着汽车社会拥有率的大幅增加，汽车尾气对大气造成的污染也日益加重.从全国来看汽车尾气污染分担率已经上升到了 95%，年排放一氧化碳为 3500 万吨，碳氢化合物为 500 万吨，氮氧化合物为 380 万吨。我国定期发布空气质量周报的 30 个城市的资料显示，有相当一部分城市的空气呈现中度、重度污染。

2023-09-05
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DDI：制造业人才发展成功实践手册

人才驱动能系统地帮助企业消除人才需求及现有人力资源之间的差距，包含人才招聘、发展、绩效管理以及继任计划

2023-09-05
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埃森哲：数字化转型三部曲

首先，企业需要在全公司范围内提升各方对数字化转型的认同感，并建立起数字化思维方式：在塑造竞争优势方面从自给自足到开放合作，在产品设计开发方面从线性开发到快速试验，在工作职能方面从机器替代人类到人机互补合作，在信息安全方面从被动合规到积极应对。

2023-09-04
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GPT已拉开AIGC技术革命序幕：海外为鉴，看国内大模型与终端应用投资机会-国信证券-2023.5.5-52页

应用场景展望：考虑现阶段国内大模型未完全成熟，因此更多是借鉴海外路径演绎国内发展。目前看海外应用端已经百花齐放，办公、搜索、教育、对话社交、游戏、金融、电商、图片视频等领域已出现大量产品创新，GPT plugin插件推出后相关产品和场景有望进一步扩展

2023-09-04
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52页
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BCG：世界级企业科技能力中国灯塔

企业科技能力的建设根植于宏观技术与社会土壤之中，因此，对宏观趋势的精准识别和深入理解是企业把握机遇、应对挑战、实现科技能力全面升级的重要前提。

2023-09-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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。

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智能体治理研究报告（2026年）

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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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2026综合算力全景分析

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