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电力现货、中长期及辅助服务市场

现货电力市场是通过集中竞价的方式组织交易的,因此,在现货电力市场中,除了交易参与者外,还应包括交易的组织者,即负责组织集中交易及运行市场出清的机构或部门。

  • 2026-06-01
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智能体互联网架构体系·核心技术·产业生态

智能体互联网将推动互联网从“信息互联”向“智能互联、价值互联、生产力互联”跃迁,从根本上重塑数字经济的底层逻辑。这一变革既为人工智能产业的爆发式增长和数字社会的稳健建设提供了关键底座,也构筑起万物智联、自主协同、价值共创的未来生态,有望进一步释放社会生产力,广泛改变大众的日常生活图景。

  • 2026-08-24
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哪些中国企业将在未来十年助力GDP赶超美国?

中国 GDP 超越美国的话题被反复提及,大多数讨论停留在宏观增速、汇率波动和 人口趋势等宏观层面。然而,GDP 的竞争终究是微观市场主体竞争力叠加的结 果——是谁在直接赚取外汇?谁在逐步推进进口产品和服务的国产替代?是谁在带 动整条产业链出海?是谁在改写全球产业分工格局?本文从净出口这一关键切入点 出发,列出 9 家有望在未来十年为中国 GDP 赶超美国起到关键作用的企业。

  • 2026-06-03
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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

  • 2026-07-17
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2026把人放大的一代全球青少年AI小程序洞察报告

这几年,AI在变大。 模型在变大,参数在变大,算力在变大,能用AI一键写完的东西也在变大。一种隐隐的时代情绪也在跟着变大一人开始小声地怀疑,是不是只有人在悄悄变小?怀疑自己的能力是不是已经过时,怀疑创造力是不是已经被算力悄悄取代,怀疑在一个什么都”够用"的AI面前,人还剩下什么?

  • 2026-06-03
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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

  • 2026-08-05
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推进AI部署,蓄力创新浪潮

金融机构董事会及管理层持续探索生成式人工智能(AI)规模化部署路径。面对亟需平衡AI快速应用需求与复杂系统环境整合难题的现状,他们还需密切关注可能进一步颠覆商业模式的其他新兴技术。必须迎难而上,除此以外,别无选择。正如一位与会者所言:“指数级技术跃迁或将持续,也可能骤然停滞。未来技术发展走向尚未可知,但置身事外绝非选项

  • 2026-04-03
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科技行业AI从数字网络走进物理世界:人形机器人是否会复刻新能源汽车发展路径?

市场空间:从新能源汽车看人形机器人产业跃迁路径,十年百倍。 根据赛迪数据,2025 年全球人形机器人市场出货量约 1.7 万台,迈 入初步规模化的转折期。从本质上看,人形机器人与新能源汽车在 底层技术架构具有高度同源性,均遵循“感知-决策-执行”的闭环逻 辑,以及“概念发布-原型验证-小批量试产-大规模量产”的产业化 路径。结合供应链建设、政策引导及资本市场等方面对比,我们认 为当前人形机器人大致相当于新能源汽车在 2018-2020 年之间的发 展阶段,在 2026 年有望迎来出货量的爆发。

  • 2026-06-03
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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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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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