雷达的基本概念形成于 20 世纪初。但是直到第二次世界大战前后，雷达才得到讯速发展。早在 20 世纪初，欧洲和美国的一些科学家已知道电磁波被物体反射的现象
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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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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