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清华大学—AIGC发展研究4.0版(151页PPT)

AI组织体绝非简单地将AI工具嵌入现有流程,而是以人工智能为核心驱动力,对企业战略、文化、流程、人才体系进行系统性重塑,使智能能力内化为组织的“本能”具备持续进化、自适应环境的核心特质。

  • 2025-11-05
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AICITY发展研究报告

全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新,在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲的发展景象,并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面,成为驱动商业价值、重塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。

  • 2025-07-25
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CMF-数据要素市场建设:现状、问题和建议2024

可以是数据供给方直接提供API接口 ,也可以是数据中介将数据供方与数据需方聚合在其服务联盟网 络中 ,扮演数据经纪人(交易)和部分数据交付的角色 ,为供需方提供标准合约、数据传输 API 接口以 及隐私计算平台服务

  • 2024-12-27
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【监测报告】上海市国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测平台十年发展报告(OCR)

【监测报告】上海市国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测平台十年发展报告(OCR),【监测报告】上海市国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测平台十年发展报告(OCR)

  • 2024-07-12
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财新智库:中国信托业的ESG发展之路(2022)

财新智库:中国信托业的ESG发展之路(2022),财新智库:中国信托业的ESG发展之路(2022),财新智库:中国信托业的ESG发展之路(2022)

  • 2023-10-24
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2023保险科技洞察报告-北京鑫科金融发展研究院-2023-76页

“保险”与“科技”在当今的数智时代将以更加广义、更加外延、更加融合的方式交融存在。从“保险+”的角度,从业务线上化到技术赋能主业,此时的保险科技解决的是效率的问题;从科技服务保险到依托某一特定“场景”或“生态”,这是衍生的概念,彼时的保险科技更像是一种解决问题的方式,而非就“保险”而论“保险”,也可以说是“大保险科技”的概念。

  • 2023-09-25
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毕马威-“普慧”算力开启新计算时代-毕马威&联想-2023.7-78页

未来算力发展将具备两大核心特征:“数字经济的基础设施”和“通用人工智能的核心动力”。与之相对应,算力将在两个关键维度上加速发展:普适(Inclusive)与智慧(Intelligent)。“普 适”意味着算力将成为人人可(Affordable)、人人可用(Available)、人人适用(Adaptable)的“3A”型基础资源,是发展数字经济的坚实底座。“智慧”意味着算力将具备自适应(Self-adapting)、自学习(Self-learning)、自进化(Self-evolving)为代表的“3S”智能,是实现通用人工智能广泛应用、推动数字经济迈向更高阶段的必然要求。

  • 2023-07-19
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中国数字经济发展研究报告(2023年)

中国数字经济发展研究报告(2023年),中国数字经济发展研究报告(2023年),中国数字经济发展研究报告(2023年)

  • 2023-05-15
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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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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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