报告梳理了处方外流背景下药品零售终端变革的逻辑和趋势,分析院外药品零售终端布局处方外流的三大核心竞争力——处方能力、供应链能力和患者服务能力,并主要从连锁药店、DTP药房、医药电商这三个细分院外药品零售终端切入,探究院外终端应如何把握机会,享受处方外流红利。 其中,圆心科技作为院外终端创新布局处方外流市场的典型案例,入选本次报告。
平安银行2020年年度报告299页
随着数字经济的迅猛发展，IT背景高管已成为经理人市场中的紧缺型人才。以烙印理论为基础，利用2007 ~ 2017年我国沪深A股上市公司的经验数据，考察高管IT背景对企业创新的影响，结果发现：高管IT背景对企业创新具有显著的正向影响，这种正向影响在国有企业与民营企业中不存在显著差异。进一步研究发现，高管IT背景对企业创新的正向影响在信息技术投入较少、管理者风险偏好较低的企业中更显著，在信息不对称程度较低的企业与信息不对称程度较高的企业中不存在显著差 异，说明高管IT背景可以通过提高信息技术投资和管理者风险偏好促进企业创新，但不能通过缓解信息不对称促进企业创新。研究结论在理论上拓展了企业创新的影响因素研究，在实践上为政府推动创新经济发展、企业提高核心竞争力、高管培育竞争性特质提供了重要的启示。
区块链作为数字经济发展的重要支撑，在推动产业升级、经济转型方面发挥的协同作用愈加明显。近年来，区块链技术和产业在全球范围内快速发展，展现出广阔的应用前景。《全球区块链产业图谱报告》从区块链产业发展态势、相关政策、标准与专利、细分产业领域、投融资等维度对区块链产业进行了系统梳理和研究，对区块链产业发展面临的挑战与未来趋势进行了展望，并提出了相关的对策建议
通过规划引领，优化城市路网、改善空间的连通性，加快轨道、公交、慢行‘三网融合’，提高城市道路交通网络的整体效能，缩短居民通勤时间，增强市民的获得感和幸福感。”市自然资源局相关负责人表示。破堵点提效率 畅通城市“微循环
为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，分析知识图谱与大模型融合技术路径，研究报告从知识图谱与大模型落地面临的瓶颈出发，分析了知识图谱与大模型的主要特征、知识图谱与大模型擅长的主要场景和基础能力，对比了知识图谱与大模型的优劣势，进而从技术演化层面、技术互补层面、知识库建设层面探讨了知识图谱与大模型融合的可行性及收益。
宏观环境方面，我国经济发展进入疫后修复阶段，产业结构优化升级的步伐加快，能源需求刚性增长的同时，能源利用效率稳步提升，能源利用结构更为清洁；我国人口开启负增长阶段，但人口规模对能源消费的托举作用长期存在，城镇化和老龄化助推能源消费电气化、智能化转变；碳排放双控、绿电消纳、油气体制改革等政策出台完善，着力在保障我国能源安全的基础上，加快实现可再生能源增长与替代；我国风电、光伏等可再生能源发电装机历史性超越煤电，CCUS 等化石能源清洁利用技术进入示范发展阶段，科技进步为能源转型提供坚实支撑。
智慧校园云数据中心建设模式以校级集中的模式，承载智慧校园业务，提供统一资源共享平台。云数据中心基础设施架构根据平台服务形式，需要对基础硬件资源全面池化。云计算架构要通过软件定义的方式实现全新的IT基础架构，也就是通过服务器虛拟化将所有X86的计算资源池化、通过网络虚拟化构建出适合虚拟机迁移的大二层环境、最后通过存储虚拟化实现存储空间的融合。对于软件定义的数据中心，需要充分保障物理资源层、资源抽象与控制层和云服务层稳定性与安全性。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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