发达国家数字充电桩部署策略对我国的启示

当前我国亟需针对行业痛点，借鉴发达国家数字充电桩部署经验，强化顶层设计，明确建设需求，持续推进各级充电数据库的搭建和对接，深入挖掘充电信息服务平台价值，充分发挥地方政府和行业作用，完善全国综合充电网络，为用户提供高质量充电基础设施和智能灵活的充电解决方案。

2022-01-18
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铁路基础设施全生命周期数据传递关键技术研究

重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战，提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究，结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法，为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。

2022-01-18
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人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术的演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析，揭示了人工智能数据中心诞生的必然性，并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上，提出数字化转型时代背景下，人工智能数据中心面临的机遇与挑战，并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

2022-01-18
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高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势，又能解决哪些问题，如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

2022-01-18
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DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析

随着互联网业务的飞速发展，大数据场景下的数据挖掘、算法模型，为业务发展提供精准的个性化能力，在这个过程中，ML Infrastructure再度被人提起，以支持数以千亿计的个性化请求。其中，分布式存储在ML Infrastructure充当十分重要的角色，并且在不同场景中，为保证ML Infrasturecture的顺畅运行，面临不同挑战。

2022-01-17
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大数据和人工智能行业研究浅析

大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。

2022-01-17
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数字经济时代网络市场监管创新的思考

数字经济时代，新技术、新产业、新业态、新模式加速孕育，网络市场竞争态势愈加复杂、多变，监管创新成为重要课题。网络市场监管工作应当确立稳定、可预期的监管原则，并落实好包容审慎、事中事后监管、协同监管等原则；对关系到国家安全、社会稳定和公众生命健康等底线性问题，监管不能缺位，而应继续严格审查监管。从创新监管原则的宏观研究，以及大数据监管、提升电子取证能力等监管手段的具体研究等维度，对监管创新进行了深度思考。

2022-01-17
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互联网广告标识问题研究与应对建议

移动互联网广告标识，是应用于移动互联网广告业务的、可变更的标识符，能够标记、识别移动互联网广告服务对象，如苹果系统广告标识[1]（ID for Advertising，IDFA）、谷歌广告标识[2]（Google Advertising ID，GAID）、开放匿名标识[3]（Open Anonymous ID，OAID）等。标识是移动互联网广告运行的基础性数据，广泛应用在广告主、媒体平台、第三方监测公司、代理公司等数字营销业务全链条，服务于广告结算、效果归因、流量甄别、精准营销、用户画像等。在保障数据安全和用户隐私的前提下，通过此类标识可以建立移动互联网广告基础数据服务，促进广告数据流通，服务广告产业。

2022-01-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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2026工业网络现状报告

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。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。