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AI大模型安全架构落地解决方案

人工智能领域的智能和推理水平不断提升,Transformer为后续大模型提供了基础架构,ChatGPT通过预训练和微调实现 了自然语言处理的突破,而DeepSeek则通过技术创新和开源策略推动了普惠AI的发展。

  • 2026-09-01
  • 阅读129
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2026人工智能赋能新型工业化实施路径研究报告

打造新型“T”形架构,以横向的工业互联网生态平台为依托,以纵向贯通各层级的智能体为支 柱,共同推动工业互联网赋能制造业智能化转型升级。

  • 2026-08-31
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2026年5G远程驾驶创新应用白皮书

基本定义:5G远程驾驶指依托5G通信系统,由没有坐在驾驶位但仍能操控车辆的远程驾驶员,实时执行部分/全部动态驾驶任务和/或动态驾驶任务回退的过程。

  • 2026-08-29
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2026面向乡村配电系统保供电能力提升的自组网台区技术研究报告

愈运行、设备运检等方面有着体系化的保供电能力提升措施 城市配电系统:依靠网架连通度高、建设投资力度大等优势,在高可靠供电网架规划、配电自动化自 乡村配电系统:网架连通性弱、配电自动化覆盖率有限、投资回报率低,乡村供电提升难以复刻城市

  • 2026-08-29
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2026年CEO调研之大中华区洞察重塑高管层体系

本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中,IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作,对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈,其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外,研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话,获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备,话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统,以及CEO的独特角色定位。

  • 2026-08-29
  • 阅读129
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2026年AI智能体趋势报告-制造业

当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时,制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题,而是能领会目标、规划路径,并在人类的全面指导与监督下,跨越各类应用执行操作,最终实现目标。

  • 2026-08-29
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2026年AI的瓶颈与突破驱动绩效增长的人本运营模式研究报告

两家企业采购相同的AI,部署在相同的工作流中,最终却走向截然不同的结果。差距不在技术本身,而在于它们围绕AI重构人本运营模 式的深浅--而多数企业才刚刚起步。 多年来,人本运营模式一-包括决策权、管理实践、角色预期和绩效体系一-始终在缓慢演进。AI的到来打破了这一平衡,作为许多工作流中的新参与者,它使得关于工作实际开展方式的长期固有认知不再 适用。

  • 2026-08-29
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电子行业深度报告:超节点方案重塑AI算力产业趋势_

算力供需共振下,超节点成为AI集群演进的必然路径。全球AI前沿模型能力正从单轮问答走向复杂任务处理,长上下文、复杂推理与Agent化应用持续拉长推理链条,推动训练与推理算力需求上行。与此同时,海外云厂商加速扩建AI基础设施,国内大模型应用放量和国产算力供给释放形成共振,算力基础设施的主要矛盾正在从“扩充算力卡”走向“提升有效算力”。超节点通过扩大高带宽协同域、缩短高频通信路径,将分散算力组织为可调度、可扩展的系统算力,成为突破传统集群效率瓶颈、实现大规模协同的核心破局点。

  • 2026-08-29
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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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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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