从区域经济发展维度，运用协整检验方法测算分析人工智能产业对国内区域经济发展的实际影响。研究结果 表明：无论从短期还是长期看，人工智能产业对国内区域经济均具有强大的影响，而城市，特别是超大城市通过强 大的科技资源聚集效应，进一步提高地区经济发展中的生产自动化和智能化程度，同时越来越多的资本替代劳动促 进了全要素生产率提升，推动区域经济高质量发展；国内各区域经济的蓬勃发展促进了人工智能产业良性发展，但 人工智能发展进一步扩大了各区域的经济发展差异。最后，为推动人工智能产业促进区域经济高质量发展，提出进 一步为人工智能发展营造良好创新环境、加强人工智能产业关键技术自主创新。加大人工智能教育投入、培养和壮 大人工智能领域人才队伍，促进人工智能融合行业应用、发挥人工智能技术对新型商业模式发展驱动作用等政策建议。
“新工科”建设是深化我国工程教育改革的新机遇，为我国人工智能领域研究生培养提供了新思 路。从对35所高校人才培养的现状分析入手，揭示了我国人工智能领域研究生培养存在的人才培养思路目 标、学科建设交叉融合、课程教学方式方法等现实困境。从转变人工智能人才培养理念、加强人工智能学 科建设、深化人工智能教学改革、优化人工智能教育生态等方面提出了系统提升人工智能领域研究生培养 质量的路径。
人工智能产业的发展在文学艺术领域催生出大量的人工智能生成物。 从配合国家战略实施、 著作权法 宗旨来考量, 不难得出人工智能生成物可版权性的结论。 究竟以狭义著作权还是以邻接权来保护人工智能生成 物, 涉及到客观主义的独创性判断标准及法第二性视角下智力成果的适用。 以狭义著作权而不是以创设著作权 法新客体的方式来保护人工智能生成物, 也可从立法成本效益分析中得出答案。
智能制造是制造技术与信息技术的结合，并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展。智 能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术。智能制造就是以信息流全局监控为基 本线索，通过制造与服役过程的精确调控加以体现，而状态监测传感技术是其中的重要环节。论述了刀 具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术，详细介绍 了其特点以及国内外的研究热点，并总结与展望了其未来的发展趋势。
回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工 具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主 体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基 础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事 责任主体地位。
人工智能与教育的融合引发教育领域新一轮研究热潮。本文选取国内近十年来教育技术学专业领域 CSSCI 检索源期 刊中与人工智能教育相关的 239 篇论文为研究对象，利用 Bicomb 2.0、Ucinet 6.0 及 SPSS 20.0 软件，采取共词聚类、词频 分析、多维尺度分析及社会网络分析等方法，对我国人工智能教育的研究现状与研究热点进行了详细分析，最后对未来研究 趋势进行了讨论。
人工智能和数据技术正在进入出版业和文化内容生产行业的各个环节，新 技术重构了文化内容生产、制作和传播的方式，也改变着传统内容出版业的业务模式和发 展方式。本文结合案例分析了出版产业在内容生产与创新、读者调研、市场决策等方面受 到人工智能、机器学习技术的影响，探讨数据驱动下出版业发展新趋势，并对产业转型之路 提出了六个发展方向：内容出版向知识服务转型；出版流程向智能化转型；传统营销向大数 据营销转型；业务驱动向数据驱动转型；传统内容编辑向数据开发型人才转型；数据生产向 数据融合转型。发展与运用人工智能与大数据技术，是出版业提升传播力、竞争力和发展 力的关键要素。
随着人工智能时代的到来，人工智能尽管对社会发展起着重要的推动作用，但 它也存在着巨大的道德风险。为了规避人工智能的道德风险，道德机器的思想开始出现 并得到了很多人的支持，但这种观点是出于情感而非理性。机器道德是人类道德在人工 智能时代的扩展，而人工智能始终是人工的产物，是不可能拥有人类的社会性的，所 以，要求机器能够拥有人类的道德是不可能的。因而，人工智能时代的主要任务不是使 机器拥有道德，而是如何破除“人工智能威胁论”，约束人类自身的道德行为，从而促 使人机和谐相处。
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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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