安永大中华区人工智能成熟度调研

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OMAHA促进医学知识价值开发临床指南的计算机化

健康医疗需求的急剧增长，要求医疗工作者在提高决策效率的同时仍要保证诊疗质量，并及时跟进医学知识的快速增长与更新，在此背景下，借助新兴技术力量，将知识移植于系统和机器从而赋能医生成为不二法门。但是，如何提高机器对知识的学习效率并解释其知识到行为的逻辑一直是该领域亟待解决的两大难题。为临床决策提供科学依据，体现着循证医学精髓的指南早已成为现代医学中不可分割的一部分，这些从浩如烟海的文献中收集、分析、评价获得的，凝聚着专家共识的知识不仅仅是机器学习内容的重要来源，其知识本身所包含的诊疗逻辑也是指导机器作出可解释行为的重要依据。但人与机器有着各自的语言体系，因此知识表达形式的转换是必经之路。

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毕马威KPMG人工智能治理的未来形态英文版

毕马威KPMG人工智能治理的未来形态

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大数据到底有多“大”？

2021-04-19
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大数据分析你不能不懂的6个核心技术

2021-04-19
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德勤中国与全球企业人工智能应用现状调研

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甲子光年科技行业5G及其相关产业研究

2020年3月4日，中共中央政治局常务委员会会议上，中央正式提出加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设。对中国而言，5G （第五代移动通信技术）象征着中国科技创新实现了真正意义上的厚积薄发。从历史上看，我国在通信技术标准领域经历了1G空白、2G跟随、3G突破、4G同步的发展历程，在商业化上，虽然中国比欧美晚了8年，但已经能够紧随其后。而在5G时代,我国有望成为主导者，实现“5G引领”的目标。

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中国新一代人工智能科技产业发展报告2023-53页

2019 年初至今，包括美国技术封锁、新冠肺炎疫情冲击和新型基础设施建设启动在内的一系列事件的发生，对中国人工智能科技产业发展产生了深远影响。中国人工智能科技产业内生于经济转型升级过程中创造的智能化需求。市场需求牵引、政府战略推动和产业界积极响应，是中国人工智能科技产业发展的关键驱动因素。面对外部冲击带来的机遇和挑战，消费互联网升级和产业互联网的兴起预示着人工智能已经步入与经济社会全面融合发展的新阶段。

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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

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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。