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数据价值化与数据要素市场发展报告

从经济学角度出发分析数据要素市场类型、特征和价值释放路径,梳理数据资源化、资产化、资本化价值释放现状,分析数据要素赋能经济及产业发展路径和能力,为未来加快完善数据要素市场体系,释放数据要素价值提出政策建议。

  • 2024-10-09
  • 阅读234

智慧港区综合解决方案

去烟囱:采集(包括下级平台)数据统一接入,规范化集成。积木式公共平台:感知设备采集的数据、统一存储、管理、并对业务提供积木式服务接口、智能分析算法(箱号识别、货箱验残智能算法能力开放)货架式业务平台:无需考虑数据接入、存储、运维管理专注于应用,选择公共平台提供的服务接口、组件、拼装业务应用高可用、可扩展:服务的全集群化设计,为持续稳定服务、扩容提供技术支撑

  • 2024-10-09
  • 阅读186

2024年中国工业大模型行业发展研究报告

ChatGPT火爆出圈后,市场上掀起一阵“大模型+行业”的讨论与热潮,工业领域也不例外。但当前大模型本身存在着不可解释性与幻觉等不足,这与工业领域“0容错”的特性相悖,大模型落地工业的进展似乎受阻。那么,当前大模型落地工业领域的现状如何?主要玩家有谁?产品形态是什么样的?应用场景有哪些?……诸多问题都将在报告中逐渐展开。

  • 2024-10-09
  • 阅读462

人工智能算力高质量发展评估体系报告

报告详细阐述了我国算力发展现状和挑战,浪潮信息和中国信通院首次共同阐释高质量算力定义、三大内涵、“三高三可”六大特征和六大发展路径,探索构建了包含5个维度12个指标的高质量算力评估体系,推动算力发展由“量”向“质”,规范加速算力产业高质量发展。高质量算力以其高性能和高效率优势引领着新质生产力的新方向,推动技术创新、产业升级转型,助力经济社会向更高层次发展。

  • 2024-10-09
  • 阅读541

2024年中国数据要素流通行业研究报告

中国大数据产业在“十三五”发展期间取得了显著的发展成效,产业规模年均复合增长率超过30%,2020年超过1万亿元。自2022年起,“公共授权运营平台建设” 、“数据二十条”、“《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》” 等政策明确了数据为我国经济发展的生产要素,推动数据流通应用良性发展。本报告将从以下三个维度解析当下数据要素行业的重要发展状况,为未来发展重心和发展路径提供启示:1)宏观行业发展分析:明晰数据要素的流通与应用的所处环境,在政策与监管和市场需求导向下,对于宏观发展历程、现处位置、产业与各行业应用场景情况做出判断;2)领域实践路径与进展:纵览2022-2024年行业发展实况,针对供给侧、需求应用与认知、监管推动下的新应用场景建设实况进行解析,更好地明确当前所处方位;3)厂商研究:基于市场调研,重点展示典型厂商的核心团队、战略定位、产品与技术优势,市场与生态等方面。

  • 2024-10-09
  • 阅读948

量子计算发展态势研究报告

量子计算是以量子比特为基本单元,利用量子叠加和干涉等原理实现信息处理的一种计算方案,具有经典计算无法比拟的信息表征能力和超强并行处理能力,为解决特定计算复杂问题提供指数级加速。量子计算是“第二次量子革命”的重要标志,可以带动计算能力实现跨越式发展,有望颠覆和重塑传统技术体系对于信息处理和问题解决的模式,为经济社会发展带来前所未有的机遇。

  • 2024-09-26
  • 阅读361

新能源技术混合动力汽车研究报告进展分析

随着环境保护和能源危机的问题日益显著,新能源汽车渐渐成为人们关注的热点。而在太阳能、纯电能等替代能源真正进入实用阶段之前,混合动力汽车因其显著优势备受关注。本文主要介绍了混合动力汽车的分类、工作模式、优缺点、技术关键及国内外的研究现状,并对其发展进行了预测。

  • 2024-09-26
  • 阅读150

大模型安全研究报告

报告凝聚业界专家共识,聚焦当前大模型突出安全风险和网络空间安全瓶颈问题,从大模型自身安全和大模型赋能安全两个维度,提出涵盖安全目标、安全属性、保护对象、安全措施四个方面的大模型自身安全框架,以及大模型赋能安全框架。期待这些框架能为社会各方提供有益参考,共同推动大模型技术产业的健康发展。

  • 2024-09-26
  • 阅读1920
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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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2026年中国酒店业数字化转型趋势报告

推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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