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IDC&腾讯云:2023下一代云助力企业智能加速-聚焦平台能力支撑智能化业务发展

IT技术促使企业从单点创新迈向智能创新。生成式AI和大模型的快速发展,带来了新的交付模式和创新形式,企业在从单点创新经历规模化创新后,全面迈向智能创新阶段,创新的思路也将从“基于人获取资源”升级为“以智能化工具为驱动”。

  • 2024-01-31
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M2觅途咨询:2023年氢能产业洞察白皮书

能源是国民经济的命脉。随着工业化和城镇化进程的不断提升,我国已成为全球能源消费大国。与此同时,我国能源对外依存度高、结构有待优化、碳排放量大等问题也不断显现,可持续发展、能源转型、能源安全等成为我国重点发展 领域。氢能是一种来源丰富、绿色低碳、应用广泛的二次能源,正逐步成为全球能源转型发展的重要载体之一。2022 年 3 月,国家发展改革委、国家能源局联合印发《氢能产业发展中长期规划(2021-2035 年)》,以实现“双破”目标为总体 方向,明确了氢能是未来国家能源体系的重要组成部分,是用能终端实现绿色低 碳转型的重要载体,也是战略性新兴产业和未来产业的重点发展方向。

  • 2024-01-31
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ODCC:2023绿色算力技术白皮书

着我国产业结构持续优化升级,算力已成为推动各领域数字化、智能化转型的重要基石。算力是数字经济时代集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的关键生产力,为推动数字中国建设提供了有力支撑。2020 年 9 月我国正式提出“双碳”战略目标以来,绿色低碳、节能环保成为各产业布局的底层逻辑,经济社会对生产、应用和消费绿色算力提出明确诉求。

  • 2024-01-31
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OSCAR&超神经:可信开源人工智能大模型案例汇编(第一期)

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线,其不断丰富人工智能领域的应用场景。2023年,Meta 相继发布 Llama 和 Llama2,很快成为广受欢迎的开源大模型,也成为许多模型的基座模型。开源大模型可以促进技术的共享和交流,加速人工智能的发展,但也存在数据隐私安全风险、许可协议尚未形成共识、产业生态不健全、商业模式不清晰等问题。

  • 2024-01-31
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OSCHINA&gitee:2023中国开源开发者报告

AI 原生,目前还没有明确的定义,大致是说,不同于当前各种应用在原本的基础上增加 AI 能力,使其智能化,但它的智能只充当了“辅助”角色:在 AI 原生的语境下LLM 从一开始就是应用的中枢,应用本身的架构、功能交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最经典的“AI原生”应用。此概念目前还处在萌芽期,明确的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽换一种视角来看,这个概念的提出其实都没技术什么事有人称之为“造商业概念”,这里按下不表。

  • 2024-02-06
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Web 3.0之数字人营销白皮书

消费者核心关注数字人的外在特征及应用场景,其本质仍在探讨“虚拟与现实的边际;用户对于数字人的预期已然从硅基生物趋向“碳基”生物,数字人基于“人”的本质,将具备碳基生物的无限创造性及可塑性;以终为始,数字人营销价值覆盖营销全链路,将呈现一场完美的“业务闭环。

  • 2024-01-31
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What's Next 2024 TikTok 全球流行趋势报告

2023 年,TikTok 的社群坚定信心、破局现状,打造了焕然一新的内容创作和消费方式。他们突破了传统的信息屏障、降低了理解门槛,促使更多内容创作者参与其中,拓展更多贴合受众需求的内容,使创作率达到新高。 对于有些广告主来说,平台的成长为他们带来了砥砺前行的新驱动力。但有些广告主却在潮流的变迁下停滞不前。如果品牌不尝试逾越屏障,可能会望而却步,错失TikTok 营销的良机。

  • 2024-01-31
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WSGN:2025未来家生活白皮书

疫情期间,大量活动转入居家空间,而在我们迈向2025年时,新的挑战将推动这一局面持续下去。高昂的生活成本,衰退的经济市场,再加上全球变暖危机,这些挑战让我们对家居空间的期望更高,也敦促我们采取进一步行动。

  • 2024-01-31
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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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。

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