大数据时代,情报信息的分析处理面临着前所未有的机遇和挑战。本文从情报学发展范式的角度阐述了情报分析的现状；以事实数据、工具方法和专家智慧相融合的情报处理理念为指导,剖析了大数据情报分析在大数据融合、大数据处理技术与工具、信息深度挖掘方面的应用需求和面临的挑战；最后以大数据情报分析过程中的数据采集、预处理、分析和应用为主线展望了大数据情报分析的应用发展机遇和技术趋势。
人工智能是新一轮经济产业竞争的创新引擎，是政府创新模式的核心动能，是引发社会变革的颠覆 性力量。那么，面向人工智能时代的政府是什么样的政府呢？我们认为，从政府表现形态而言，面 向人工智能时代的政府是数字型政府，是由大数据驱动的能够开展精准决策和精细管理的服务型 政府。从政府作用形态而言，面向人工智能时代的政府是平台型政府，是技术集成和部门协同的无 缝隙、高效率的服务型政府。从政府横向关系而言，面向人工智能时代的政府是协作型政府，是通 过技术协作、部门协作和社会协作整合而成的服务型政府。从政府纵向层级而言，面向人工智能时 代的政府是简约型政府，是扁平化时代组织层级再造的服务型政府。从政府功能呈现而言，面向人 工智能时代的政府是智慧型政府，是能够开展智能服务和个性化定制的服务型政府。由此可见，从 未来政府的形态、结构和功能上来说，面向人工智能时代的政府必然是“智能 + 政府”，是数字型政 府、平台型政府、协作型政府、简约型政府和智慧型政府的效能呈现和功能叠加。
越来越多的企业开始利用人工智能进行个性化定价，但当消费者发现自己的价格 高于其他消费者时，会产生更低的价格公平感知并抵制企业。如何利用可控的营销沟通手段 降低个性化定价对价格公平感知的负面影响，是企业关注的重要现实问题。已有研究多从消 费者因素、他人因素、企业因素开展研究，鲜有研究探讨定价主体因素对于遭受歧视定价的消 费者价格公平感知的影响。
人工智能作为科技发展的突破口，日益显现出塑造社会的影响力。人类的科学 水平和智识能力也推动了人工智能的飞速的发展。以实现人韵智能为目标，人工智 能产生的利弊也在一定程度上超乎人的想象。其最大的影响在于创造一个新的主 体，具有智能，能够处理各类日常生活问题。那么这类人工智能在法律上是否具有 法律主体的资格呢?
人工智能科技的进步预期将从作品输入端剧烈地改变旧的市场结构，传统版权理论若墨守成规，便难以有效地 应对社会实践之变迁。本文旨在对当前部分国家及国际组织关于人工智能创作物版权问题的意见、观点予以整理，从民 法体系及科技伦理的角度设想一种强产权的版权体系，以破解人工智能所引发的诸问题。
伴随着经济社会发展，科学技术的进步已经成为推动人类文明向前迈进的重 要推动力。人工智能技术（Artificial Intelligence）自上世纪 50 年代发展至 今，极大地改变了人类社会和人类思维。人工智能科学家作为人工智能技术产生、 发展的主体，肩负着发展人工智能技术的重任。人工智能技术在应用过程中，给 人类带来了极大的好处，也带来种种负面影响。为了能够有效规避负面影响，使 人工智能技术健康发展，造福于人类，需要全世界人民积极努力，使之得到控制 性发展，得到合理利用。这其中，尤其需要人工智能科学家担负起应有的社会责 任。
人的主体性问题不仅是学术界关注的焦点，而且也是人存在和发展的前提。 在人类社会发展过程中，随着社会的发展变化，人的主体性研究逐步走向深入。 放眼当今信息世界，人工智能的发展正带来一次广泛而又深远的社会变革，它业 已渗透到人类社会生活的各个方面，推动着人们价值观念、生存方式和思维习惯 的深层变革。把人的主体性问题纳入到人工智能的视阈中进行全面审视，正是本 文的立意所在。
随着人工智能技术的发展，机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。 在这人工智能时代浪潮之下，2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程 在我国基础教育中的开展。于此同时，国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼 于对复合型创新性人才的培养，知识结构上强调的是学科间的融合，能力培养上 注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中 学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。
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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。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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