中药是指中国传统医药理论指导采集、炮制、制剂、说明作用机理，指导临床用药的药物。用于预防、治疗、诊断疾病,同时还可以帮助患者康复、保健的药物。根据来源的不同，中药材主要来源于天然药及其加工品，包括植物药、动物药、矿物药及部分化学、生物制品类药物，且以植物药居多，所以中药学也称为本草学”。中药材主要来源为三类，中药材：是指未经加工或未制成成品，可供制药的中药原料，通常来自天然植物、动物和矿物；
ChatGPT本质上是一种大语言模型，并指出：“大型语言模型其实是一条‘邪路’”。就基础技术而言，ChatGPT并不是特别有创新性，这不是什么革命性的东西。Yann LeCun和Gary Marcus对此达成了空前一致。
机械成套解决方案服务商”的战略愿景，明确了“全球混凝土产业成套设备和整体解决方案领先服务商”的品牌定位，全体合作伙伴和全体员工正勠力同心，携手并行，共同为客户、为市场、为国家、乃至为全球提供优质产品和服务！
2023全球500强在华外资数字化转型洞察报告，2023全球500强在华外资数字化转型洞察报告，2023全球500强在华外资数字化转型洞察报告，2023全球500强在华外资数字化转型洞察报告
企业数字化已经成为中国企业转型成功的国家战略，是实现中国智能制造2025的基石。虽然数字化已经提出很多年，但中国企业数字化的发展任务还是非常艰巨的，在实现过程中存在着诸多的问题，本文结合本人20多年的信息化实战经验，使用通俗易懂的语言讲讲数字化。
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。
关于数字家庭竞争力评估,现有研究存在评估视角、评估维度评估量化三方面不足。中国电信研究院结合业界基础理论和自有实证研究,从消费者视角出发,构建了创新与实践兼具的综合评估体系一一数字家庭竞争力指数(Digital Home Firm CompetitivenessIndex,简称为FCI指数)
随着科学技术的发展.检测技术已应用于人类科研、生产、生活等活动中。检测技术既是服务于其它学科的工具,又是综合运用其它多门学科最新成果的尖端技术。因此检测技术的发展是科学技术和生产发展的重要基础,也是一个国家生产力发展和现代化程度的重要标志。而研究检测技术的进步总是从检测的新方法与新对象来考虑。但不论是检测方法的更新还是检测对象的扩展,都与传感器的开发有着密切的联系,也就是说检测技术的发展,如果离开传感器的开发那是绝对不行的。
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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