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人工智能产业新兴发展模式

人工智能从提供单纯软件能力向智能前端产品、智能边缘产品和智能服务器等软硬一体解决方案延伸成为显著趋势,这与技术价值实现的两个特点密切相关∶一是数据是训练算法的必要条件,loT整体解决方案从真实应用场景中回流的海量数据成为现下算法的突破口,也为更适应细分业务需求的新算法孕育打下基础;二是仅依靠纯软件形式,往往出现算法效率打折扣、落地性差的问题,AI要突破“实验室产品”的局限性,真正为业务带来价值,需要向前一步与硬件和物联网体系融合,实现商业化。

  • 2021-06-28
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目前存在的四种软件架构

如果一个软件开发人员,不了解软件架构的演进,会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。这里我列举了目前主要的四种软件架构以及他们的优缺点,希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。

  • 2021-06-26
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微服务实践(五):微服务的事件驱动数据管理

本文是使用微服务创建应用系列的第五篇文章。第一篇文章介绍了微服务架构模式,并且讨论了使用微服务的优缺点;第二和第三篇描述了微服务架构模块间通讯的不同方面;第四篇研究了服务发现中的问题。本篇中,我们从另外一个角度研究一下微服务架构带来的分布式数据管理问题。

  • 2021-06-26
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微服务实战(四):服务发现的可行方案以及实践案例

这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式,讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中,我们将会探讨服务发现相关问题。

  • 2021-06-26
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人工智能操作系统白皮书.

白皮书由阿里云研究中心和衢州市大数据局联合撰写,是衢州、阿里共建的新一代人工智能创新联合实验室发布的首个创新合作成果。未来社区数字化操作系统是运行在统一的云平台之上的,同时未来社区数字化操作系统又是支撑社区各种场景下智能应用运行的一个复杂系统。最上一层通过用户的交互端,为居民,企业和政府提供数据智能应用。

  • 2021-06-26
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OBEN-PAI(人工智能)白皮书

Project PAI是一个将区块链技术与上述人工智能虚拟形象应用相结合的项目。Oben是一家人工智能公司,他们主打的产品是为用户创建AI虚拟形象,通过每个用户在网络上产生的大数据分析,可以创建一个与你声音、形象、喜好相同的虚拟形象,下图就是oben创始人给自己创造的形象,看起来还是很逼真的。

  • 2021-06-25
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张继军-函数计算助力企业数字化转型

? 是指在企业管理和运营中每一个行为都沉淀为数据, 而数据是可量化的,可统计,分析的, 企业的分析和决策都得到数据的支持,而不是拍脑袋得来的 ? IT技术只是数字化过程中的工具,更绝对不是说我们采用什么敏捷开发,换一批开发人员,开发语言从.net换成了java,然后就号称企业数字化转 型成功了,其实企业的决策和分析还是拍脑袋。。。 ? 数字化转型一定是渐进的,且缓慢的,绝不是只是IT部门的事,也不会一朝一夕之功,而是需要借助现代化的技术使帮助公司内部每一个部门的日常工作数字化 ? 数字化转型不是搞休克疗法,而是要在保证业务稳定支持的情况下,正如在高速行驶的过程中换轮子,既要保证不失去速度,不要车毁人亡,更要为企业未来的成长提供更多的成长空间

  • 2021-06-24
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云计算发展现状及核心要素分析

在技术进步和市场竞争与整合的推动下,云计算走过炒作期,已被视为科技界的下一次革命,成为推动生产进步、革新商业模式的重要技术。基于过去十余年的良好发展态势,云计算将成为企业刚需,跨入繁荣的产业发展热潮。

  • 2021-06-24
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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。

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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。

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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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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。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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