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2022年度技术盘点与展望报告

对于数据库技术领域而言,2022 年是一个激动人心的重要年份。过去一年,数据库技术仍围绕着云原生、Serverless、分布式等核心方向快速发展,但是相较于前几年,数据库市场的客户逐渐成熟,对产品的理解更加理性,相应地要求也越来越高。不难看出,数据库领域的发展已经步入深水区。如果说过去数据库厂商们把更多的注意力聚焦在框架和架构搭建上,那么 2022 年,则进入了对数据库性能、成本、易用性等细节打磨的阶段,开始了对性能的极致追求。

  • 2023-02-21
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2022年中国人工智能投融资分析报告

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI(人工智能)技术推向了风口浪尖,其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司,曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展,AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。而最近五六年来,人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际,国内 AI 行业的融资情况如何?我们试图从数据层面,作一些总结和回顾。

  • 2023-02-21
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计算机行业ChatGPT开启AI新纪元——AIGC投资框架梳理

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为,ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于:一方面,GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破,将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点;另一方面,AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成 AI 绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌 发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右,约接近 GPT-3 的水平。

  • 2023-02-21
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人工智能生成内容(AIGC)白皮书(2022年)

某种程度上来说,人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。经过半个多世纪的发展,随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强,今天的人工智能不仅能够与人类进行互动,还可以进行写作、编曲、绘画、视频制作等创意工作。

  • 2023-02-21
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2023年非道路工程机械新趋势白皮书:乘时借势,百尺竿头-罗兰贝格-2023.2-28页

疫情对全球经济和社会发展带来了巨大影响。各国减缓了基础设施建设的脚步,相关领域也受到了一定冲击。工程机械行业受下游需求萎缩、供应链不稳定、原材料价格波动等影响,承受巨大发展压力。

  • 2023-02-21
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2023中国消费市场潜藏价值研究报告

新冠疫情的第四个冬天已经过去,随着癸卯兔年立春的到来,中国消费市场正式进入到万物起始、一切更生的上行轨道,消费行业的每一个亲历者,都在翘首以盼。2023年伊始,尽管短期的冲击和余波仍在,但一些积极的信号,正在加速传递与释放。据国家统计局最新数据,2022年中国居民人均可支配收入较去年增长2.9%,居民消费价格(CPI)增长2.0%。中国消费复苏势头,已经开始有所显现。

  • 2023-02-21
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2022年中国数字零售投融资市场数据报告

据网经社“电数宝”电商大数据库显示,2022年中国数字零售共发生97起融资,同比下降45.82%。 此外,2018年-2021年融资事件数依次为267起、282起、194起、179 起,增速分别为3.48%、5.61、-31。12%、-7.74%。数据显示,2018年-2019年融资事件数较平稳,2020年骤降三成,同时,2021年相比2020年融资事件数有所回升,而2022年下滑明显,降超四成。

  • 2023-02-21
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2022跨境出海数字化营销白皮书

面对复杂的国内外形势,全球经济格局与发展不确定性增多,一直备受关注的跨境电商出海领域在过去的几年如同经历坐山车一样,跌宕起伏。中国企业智慧且有韧性,不断迭代变化、创新突破,作为发展速度最快、潜力最大、带动作用最强的外贸新业态,跨境电商不仅是数字贸易的重要组成部分,也是推动建设贸易强国的新动能。

  • 2023-02-21
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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