车企上云之路白皮书2021

随着汽车产品和产业链的智能化升级，行业价值链结构从传统利润池向出行服务新兴领域迁移，自动驾驶、智能网联等浪潮正在不断推动着汽车行业向电动化、网联化、智能化、共享化迈进。而云计算、5G、人工智能、大数据、物联网等数字化技术的发展与应用，正在从研发、产品、商业模式、营销服务各环节深刻影响着汽车产业链变革创新。

2022-01-14
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MEC典型应用场景分析

该场景下MEC设备要解决的问题是：接入的设备多，而且大部分设备的数据是视频数据，数据量非常大，比如，安防机器人、做质量检测的机器视觉、人脸识别闸机、AR/VR眼镜等；数据处理要求时延低，特别是机床操控；数据有隐私需求，需本地处理，不能出园区；有固定不动的设备，也有高速移动的设备。

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拉勾2021年互联网人才招聘白皮书74页

2022-01-14
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计量器具发展新趋势及监管对策初探

从国际上看，以人工智能、大数据和物联网为主要驱动力的第四次工业革命和以新一代信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术、智能制造技术等为核心的新一轮科技革命，正深刻改变着包括计量科学在内的人类已掌握的各种科学技术及其应用现状。从国内看，改革开放40多年来特别是党的十八大以来，我国经济和科技都在快速发展，新技术、新产业、新业态、新模式层出不穷。现代计量科学是光、机、电、声、信息等众多基础学科高度综合的产物，计量器具作为现代计量科技发展水平和发展成果的主要体现，对新技术非常敏感，是现代工业产品中更新换代频率最高、新技术应用和发展最为迅速的门类之一，应用各种新技术的新型计量器具不断涌现，众多传统计量器具也呈现出越来越多的新特征，给计量监管带来了新课题、新挑战。

2022-01-14
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中科院物理所取得超导量子计算系列进展

人工智能的核心是机器学习，而近几年，在机器学习领域冉冉升起了一枚新星，生成性对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks），由 Goodfellow 等人于2014年提出，目前在图像鉴别和视频生成等方面都有大量的应用实例。GAN的基本思想源自博弈论的零和游戏，参与者由一个生成器 G（Generator）和一个鉴别器D（Discriminator）构成，它们通过对抗学习的方法来训练。G的目的是尽量去学习真实数据集 R的数据分布，而D的目的是尽量正确判别输入数据是来自R还是来G。为了取得游戏胜利，这两个游戏参与者需要不断优化自身策略，提高自己的生成能力和判别能力，整个学习优化过程就是寻找二者之间的一个纳什均衡（Nash equilibrium）。

2022-01-14
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超材料：信息与电子工程共性颠覆性技术之一

党的十九大报告提出，要“加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑”，将颠覆性技术创新提升至国家战略层面。

2022-01-14
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天然气掺氢输送技术发展现状及前景

氢气可掺入天然气管道中进行混合输送，在节省巨额管道建设费用的同时实现氢气大规模输送，混氢天然气还可改善燃烧特性，降低碳排放，具有重要的工程应用价值。系统分析了天然气管道掺氢输送涉及的关键技术，结合国内外天然气管道掺氢输送应用现状和产业发展趋势，认为在城市燃气管网掺氢有望成为较早产生商业价值的技术路径。建议加强掺氢后管道相容性、氢脆机理等关键核心技术攻关，完善相关标准，推动天然气管道掺氢输送规模化应用，助力中国氢能产业高质量发展。

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国家科技安全：概念、特征与形成机理

在分析国内外相关文献的基础上，研究了国家安全、科技安全的概念及其相互关系，提出国家科技安全的5个特征：是广义、综合的安全概念；是内、外部能力要求的统一；是客观与主观的统一；是相对的安全；与科技发展密不可分。从总体国家安全观出发，建立了阐述科技安全地位与作用的“哑铃”模型。探讨了国家科技安全作用机理，提出了包含4个一级指标、12个二级指标、42个三级指标的国家安全评估指标体系框架。

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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。