中国产业元宇宙趋势研究报告（2023）

“元宇宙”概念的兴起，为各行各业建立起了一座打通物理世界与虚拟空间的桥梁，不仅为产业数字化变革提供了新的想象空间，也成为数字经济时代的新爆点。

2023-03-29
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哈尔滨工业大学：ChatGPT调研报告

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力，它可以很好地理解用户意图，做到有效的多轮沟通，并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT 上线后，5 天活跃用户数高达 100 万，2 个月活跃用户数已达 1 个亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外，ChatGPT 还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注，使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径，并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步，将对搜索引擎构成巨大的挑战，甚至将取代很多人的工作，更将颠覆很多领域和行业。

2023-03-28
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工信安全中心：2022年工业信息安全态势报告

据国家工信安全中心统计，2022年公开披露的工业信息安全事件共312起行业分布:覆盖十几个工业细分领域，制造、能源领域成为网络攻击重点目标攻击方式:恶意软件、分布式拒绝服务 (DDoS)攻击、网络钓鱼等攻击趋势:目标多元化、手段复杂化、影响扩大化。

2023-03-28
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观奕资本：2022碳中和产业研究报告

本报告主要阐述了碳中和领域所涵盖的基本概念，讲述了为什么要关注和推进碳中和，碳中和进程在全球和中国的由来、发展及现状，并剖析了如何实现碳中和，以及碳中和当中所蕴含的投资机遇。

2023-03-28
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华信咨询：中国数据中心产业低碳发展实践研究（2023年）

算力是全球数字经济的生产力，数据中心是算力的关键支点，中国是全球数据中心产业的焦点。经过 20 年的发展演进，国内数据中心产业发展进入了新的阶段，作为数字设施、数字能源、数字科技的三重载体产业，数据中心在新时期进入高质量转型期，低碳化发展是转型的关键方向。目前我国数据中心用电量和二氧化碳排放量仍处于增长态势，在“双碳”战略和“能耗双控”背景驱动下，加快能效优化、能源循环和可再生能源替换，打造“零碳/低碳数据中心”将成为数据中心产业底色。

2023-03-28
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传媒行业深度报告：元宇宙系列4：硬件突破、AI赋能，XR内容或进入开悟之坡

VR 新品密集发布叠加 AI 赋能创作，C 端 VR 内容产业或进入黄金发展期VR 产业链包括三大环节：硬件、内容及应用场景。目前硬件中光学、显示技术等环节的技术更新趋势已然显现，Pancake 光学方案在轻薄、成像质量上更具优势，能有效缩减 VR 设备体积与重量，或成为未来主流 VR 设备首选方案。

2023-03-28
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计算机行业深度报告：数据安全——为数据要素奠基，为数字经济护航

数据安全是数据要素市场和数字经济建设的重要基础设施之一。在我国数据安全防护和数据开发利用并重的数据安全监管格局下，数据安全市场正从传统以数据承载环境为中心的“系统视角”向以数据全生命周期流转为中心的“业务视角”转变，逐步演进为独立的赛道。在此背景下，我们认为数据安全赛道市场具有广阔成长空间，2025 年市场天花板接近千亿元，2019-2025 年复合增长率可达 67%。

2023-03-28
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计算机行业深度报告，数字经济的根本

国资云是自主可控的数字中国底座。国资云一般是指由各地国资委牵头投资、设立、运营的，具备高安全防护水平的数据安全基础设施底座，以及以汇聚国有数据资产为核心的数据治理体系及云平台，规划采用“1+N+M”的混合云架构。国资云是服务政府和央国企数字化转型的关键基础设施，是加强国有资产监管的前提条件，是统筹发展和安全的最佳实践。

2023-03-28
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宋长青：广东背靠背柔性直流工程最后断路器过电压特性与优化

广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。