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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

  • 2026-04-01
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制造业企业智慧供应链:提升韧性和安全

制造业是实体经济的核心支柱,产业链供应链作为制造业的“筋骨血脉”,是稳住经济大盘、推动高质量发展的关键支撑。当前,全球地缘冲突、贸易保护主义抬头、自然灾害频发等多重因素交织,全球供应链面临前所未有的严峻挑战,提升产业链供应链的韧性与安全水平,已成为政府部门、行业协会与企业界共同关注的核心议题。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》指出,要夯实国家安全基础保障,确保重要产业链供应链安全。面对复杂多变的外部环境,打造自主可控、安全可靠的供应链,全面提升我国供应链的抗风险能力,既是新时代我国经济社会高质量发展的重要要求,也是维护国家产业安全的战略举措。

  • 2026-03-02
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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

  • 2025-12-09
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生成式人工智能应用发展(2025)

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正深刻改变着人类生产生活方式。近年来,党中央高度重视人工智能发展,通过完善顶层设计、强化工作部署,推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性提升。2025年《政府工作报告》提出,要持续推进“人工智能+”行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用。同时我国高度重视人工智能治理体系建设,相继出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等一系列政策文件,为人工智能技术、产业及相关领域的健康有序发展奠定了坚实制度基础,有力支撑高质量发展。

  • 2025-12-03
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2026企业生成式人工智能的全球状态

根据麦肯锡一项针对美国的研究,截至2025年,高达71%的组织在至少一个业务功能中使用GenAI,较2024年初的65%有所上升。因此,预计企业GenAI支出从2025年的40亿美元增长到2030年的192亿美元,年复合增长率为36.8%,这一增长并不令人意外。

  • 2025-11-27
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2024化蓝图为实践以ESG赋能国资国企价值提升报告

ESG 强调经济、环境、社会协调发展,与高质量发展、共同富裕、“双碳”目标等国家顶层战略高度契合。在政界、学界、业界等多方力量的共同推动下,ESG 在我国已步入加速发展阶段。可以预见,践行 ESG 理念、提升可持续经营能力,将成为我国企业高质量发展道路上的“必答题”。

  • 2025-07-02
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Google智能体伴侣技术白皮书

生成式人工智能智能体(Generative AlAgents,简称 GenAl智能体)标志着从传统独立语言模型的巨大飞跃,为解决问题和互动提供了一种动态的方法。正如在最初的智能体论文中所定义的那样,智能体(Agent)是一种旨在通过感知其环境并利用可用工具策略性地对其采取行动来实现特定目标的应用程序。智能体的核心原则在于其推理、逻辑和获取外部信息的能力的融合,使其能够执行任务并做出超出底层模型固有能力范围的决策。这些智能体具备自主操作的能力,能够独立追求其目标,并主动确定后续行动,通常无需明确的指令。

  • 2025-05-19
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中国市场工业计算机行业供应链报告

中国市场工业计算机行业供应链报告,内含研华、研祥、西门子、凌华、华北工控、控创等头部企业在大中华区的供应链分析。

  • 2025-04-17
  • 阅读237
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

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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