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印度的新时代物流革命：无人机配送，冷链，和超本地化解决方案

印度的物流行业正在经历一场由数字化、新的配送模式和积极政策支持驱动的转型革命。到2024年，印度的物流市场估计达到2280亿美元，预计到2033年将几乎翻一番，达到4287亿美元。这种快速增长得益于电子商务的繁荣、消费者对快速配送需求的增加以及基础设施的大规模投资。传统上，印度的供应链是分散的且成本效率低下，物流成本约占GDP的13-14%(而全球平均约为8%)。然而，这一状况正在改变。从无人机辅助的空中配送到技术驱动的冷藏和超本地化服务，创新解决方案正在重新定义印度物流中的效率和可靠性。政府举措，如2022年国家物流政策，旨在降低成本并提高印度在全球物流绩效指数排名中的地位，而行业参与者正积极采用人工智能、物联网和自动化以实现更智能的运营。

  • 2026-04-02
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中国ESG发展：“十四五”回顾与“十五五”展望

随着中国经济的快速发展，企业社会责任的内涵和外延也在不断扩展,ESG(Environmen-tal,Social and Governance,即环境、社会和理)作为企业社会责任的高级形态和企业社会责任实践的高阶范式，更是经济社会可持续发展的内在要求。ESG的内涵可以从结构性要素和系统性逻辑两个维度加以理解。从结构上看,ESG 非由 E(Environmental),S(Social)、G(Governance)三个元素机械叠加而成，而是统一

  • 2026-04-02
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中国能源资产运营行业研究报告

能源资产运营是指对能源相关资产进行系统化管理与优化配置，以实现资产价值最大化和运营效率提升的全过程。具体来说，能源资产涵盖了从能源的生产、传输、储存到最终消费的各个环节，既包括实物资产，也包括无形资产。

  • 2026-04-02
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AI浪潮驱动海外燃机需求井喷：国产两机赛道有望估值重塑

AI算力缺电驱动燃机景气上行，利好军工“两机”产业链配套企业。燃气轮机作为技术成熟、功率覆盖广、启动迅速且运行稳定的动力装备，长期在电力系统的基荷与调峰中扮演关键角色。当前，全球正经历由AI算力爆发引发的深刻变革，AI大模型参数量与计算量呈指数级增长，驱动数据中心迈入“吉瓦级”时代，其高能耗、高功率密度及高动态负载的特性，对美国等地区的现有电网构成巨大挑战。在美国电网扩容缓慢、输电设施建设周期漫长的背景下，燃机凭借其部署灵活、供电可靠的突出优势，成为中短期内解决AI数据中心“缺电焦虑”的最优解。值得注意的是，燃气轮机与航空发动机(简称“两机”)

  • 2026-04-02
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北美光纤：北美AIDC需求释放，扩产极慢导致供需紧平衡

近年来全球光纤光缆市场处于低谷周期，2025年起需求复苏，CRU预计2026年全球需求总量将达5.77亿芯公里，同比增长5%，其中北美需求占比超过25%，同比增速+17%;Anves预计生成式A驱动的数据中心所需光纤数量是传统数据中心网络的10倍以上，CRU预计A有望推动数据中心内部与DC两大场景下的光纤光筑需求;从2024年占比不到5%、提升至2027年的35%;按应用方向划分，面向A应用的光筑需求在2024年将同比增长138%，并预计在2025年增长77%;到2029年五年复合年增长率将达到26%，远超非ALI应用我们]预计，向外扩展(Scale-Out，数据中心内部的连接、時城扩展(Scale-AC1oss，数据中心之间连接的DC网络将是短期内主要需求来源，预计2027年起向上扩展(Scale-Up，服务器内部的连接将因CPO.0I0滲透率的提升而带来增量需求;康宁预计到2030年，Scale-Across规模将达到10亿美元、Scale-Up将为公司带来40亿~60亿美元的全新增量市场:

  • 2026-04-01
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2025年IPO数据报告

核心发现 共170家具有VC/PE 背景的中企实现上市，VC/PE机构IPO渗透率为57.82%。红杉中国参投16家企业，上市数量第一。 电子信息行业账面退出回报近两千亿，港交所主板账面退出回报最高。294家中企在全球市场IPO，IPO数量及募资金额止跌回升，港交所主板IPO数量与募资金额双居首位。

  • 2026-04-01
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新型储能行业产业发展现状及趋势：暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

  • 2026-03-31
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

  • 2026-03-31
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