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公司研究科大讯飞-智能花开2021系列报告之三--人工智能C端破局科大讯飞启示录

人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件,以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用,图像识别,智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”,将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中,互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年,深度学习已创造2 万亿美元的市值。

  • 2021-04-18
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金柚网人工智能基础数据服务行业观察

我国基础数据服务行业发展尚处在初期阶段,中小型数据服务商正享受着短期的“劳动力密集型需求红利”,占据着基础数据服务市场的主要份额。人工智能技术向落地应用阶段发展,将给基础数据服务行业格局带来重大变革,品牌数据服务公司或将通过AI技术及垂直化服务能力重新打造行业竞争壁垒。

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)的广义观点:从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识,是一种跨学科的计算机科学分支,使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤

  • 2021-04-18
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国内外智慧城市案例分析

把新一代信息技术充分运用在全球每个角落的电网、铁路、桥梁、隧道、公路等各种物体中,协助政府、港口、机场、火车、超市、学校、医院等系统整合起来,使各地方资源运用更有效率,让城市因此变得更聪明。

  • 2021-04-18
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智慧芽2017共享单车技术报告

报告将通过行业发展历程、不同共享单车企业车辆模式及运营模式、用户需求等多方面分析市场现状、企业竞争力,探索未来发展可能性及挑战

  • 2021-04-18
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智慧能源与智能制造专场-智慧产业和C2B的化学反应_王龙

1、智慧产业是企业数字化转型的新阶段 2、智慧产业是产业全链条的智能化 3、C2B和C2M是产业智慧升级的结果

  • 2021-04-18
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智慧能源与智能制造专场-智慧能源解决方案_蔡毅

? 探索-科技向善 AI For FEW 01 ? 展望-能源互联网 02 ? 分享-智慧能源解决方案 03 ? 发布-移动作业平台 04

  • 2021-04-18
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宋刚-互联网:以新一代ICT与创新2.0引领智慧城市

云计算( Cloud Computing )是创新2.0时代基于互联网的大众参与的计算模式,其计算资源无论是计算能力存储能力都将是动态的,可收缩的,被虚拟化的,尤其重要的是以服务方式提供,可以方便实现分享和交互,并形成群体智能。

  • 2021-04-18
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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