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亚太贸易动能:穿越关税壁垒的 战略路径

马士基《2026年亚太贸易动能研究》显示,市场正在持续变化,但企业的风险暴露并未明显下降。如今,不少企业已经能够在关税变动时迅速调整。但真正拥有可视化能力、成熟合规体系以及灵活供应链网络,且能够在风险造成实际损失前采取行动的企业,则少之又少。这也让企业之间逐渐形成明显分化:一些企业还在被动应对波动冲击,而另一些企业已经开始通过优化运营模式,从根本上减轻关税波动的影响。

  • 2026-07-07
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医药产业发展形势及“十五五”展望

市场经济体制改革,对外开放窗口打开,药品GMP开始推行,药品专利制度建立;地方国有企业、集体企业大量改制,MNC在华投资建厂;大量肿瘤、心血管疾病、代谢类疾病等慢病药上市,外企原研药和国内品牌仿制药引领市场增长; 全球原料药中心向中国、印度转移; 医药工业产值保持了约20%的年均增长速度; 2008年中国药品市场规模居全球第5位,2008年的医药工业总产值达到8434亿元。

  • 2026-07-08
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印尼新能源汽车市场分析-2026-06-出海研究

印尼为东盟第二大汽车市场,保有与渗透低基数奠定长期增长潜力。2025年东盟汽车市场销量超过300万辆,市场需求高度集中于泰国、印尼、马来西亚。印尼汽车销量达80.37万辆,为东盟第二大汽车市场,与马来西亚基本相当,具备庞大的市场基础。但从千人保有量看,印尼仅99辆,显著低于马来西亚490辆、泰国275辆、新加坡211辆等,在东盟主要国家中处于偏低水平,低基数赋予印尼市场广阔的长期成长空间。从新能源渗透率来看,2025年印尼乘用车市场新能源渗透率为21.21%,虽在2020年以来快速提升,但相较新加坡(76.24%)、越南(34.95%)、泰国(31.14%)等市场仍然处于低位,电动化提升空间广阔。

  • 2026-07-07
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远程银行智能体应用发展研究报告2026

随着人工智能技术进入大规模应用阶段,银行业正经历着由“数字化转型”向“智能化重塑”的深刻变革。远程银行作为金融服务触达客户的重要渠道,其服务模式已从传统的电话座席逐步演进为融合多模态智能交互与业务流程自动化的综合智能服务平台。远程银行智能体通过模拟人类认知决策与任务执行能力,为远程银行带来了重构服务生态、突破效能瓶颈的历史性机遇。

  • 2026-07-07
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在“卡瓦格博之心”持续瞭望顶峰——解析Token经济

Token经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达:每元Token创造的任务价值=任务价值量÷(Token消耗量XToken单价)。Token作为智能时代的基本度量单位,其供需的非同质化属性催生运营层。Token可类比电力时代的kWh,但并非同质商品;其供给侧按Input/OutputCache分层定价,需求侧按任务价值与复杂度匹配不同智能的模型,供给端“按量计价”与下游交付端“按结果/项目/订阅付费”之间存在错配。正是这一缺口,催生了以套餐化、路由聚合、效果打包等方式承接用量不确定性的ToKen运营层。

  • 2026-07-07
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中国办公智能体平台市场研究报告2026

本报告所称“办公智能体(WorkspaceAgents)”是指以人工智能技术为核心能力,面向办公场景用户提供任务自动化、工作流编排与信息处理服务的智能体产品。研究基于Agen产业发展现状,将具备独立操作空间与执行能力的智能体载体均纳入研究范围,“办公智能体平台”包括独立智能体产品与平台级智能体产品。随着产业的进步成熟,产品形态可能会出现更显著的特征分化,报告将持续跟踪与调整。本报告所称办公智能体平台需具备以下特征:任务自主执行能力:能够接收用户指令,自主拆解目标、规划步骤并调用工具完成多步骤任务,而非仅生成内容或建议办公场景适配能力:在文档处理、代码开发、数据分析、会议管理、日程安排、企业通讯等典型办公场景中实现自动化操作多系统集成能力:能够与操作系统、企业应用、第三方工具进行交互,实现跨系统的数据同步与流程联动资源与开放生态构建能力(衡量平台级产品能力的关健因素):具备丰富的技能库、插件生态或模型接入能力,支持第三方开发者扩展垂直领域的工具与应用

  • 2026-07-07
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中国个人信息保护报告(2025年)

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重。视个人信息保护,系统谋划和部署推动相关工作。2021年,国家出台《个人信息保护法》,对规范个人信息处理活动、保护个人信息权益作出制度性安排,明确个人信息处理者的义务和个人在个人信息处理活动中的权利。党的二十大报告提出,加强个人信息保护。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》提出,加强个人信息保护。

  • 2026-07-07
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中国工业机器人行业市场白皮书(2026分享版)

由于研究方法和抽样样本的限制,研究结果可能与市场情况存在一定偏差,格物致胜(Winteligence)的研究成果对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,也不保证本报告所包含的信息或建议在本报告发出后不会发生任何变更,且本报告中的资料、意见和预测均仅反映本报告发布时的资料、意见和预测,可能在随后会作出调整。我们已力求报告内容的客观、公正,但文中的观点、结论和建议仅供参考,不构成投资者在投资、法律、会计或税务等方面的最终操作建议。

  • 2026-07-07
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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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