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充电站引流至高德地图白皮书

“入驻超充联盟平台”,可查看超充联盟平台相关协议,单击同意后,将启用超充联盟引流服务,即加入超充联盟并授权充电站信息共享给三方合作伙伴(例如高德地图)。

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2026企业生产级智能体开发部署指南白皮书

第一篇·为什么评估是一切的起点: 从"为什么传统软件工程方法对智能体失效“切入,剖析非确定性、Prompt 即源代码、依赖会自己漂移这三大根因;进而提出 ADLC(Agent Development Lifecycle)--为智能体量身设计的开发生命周期,并把企业Agentic开发归纳为三类工程实践:把评估跑起来/让数据持续流入评估/让系统架构可被评估。 第二篇·评估方法论: 澄清三个常见的评估误区,建立两根支柱的评估框架--三种评估粒度(黑盒/玻璃盒/白盒)和三层 证据权重;明确企业要测的八类维度(质量、性能、责任、成本.....);讨论LLM-as-a-Judge的价值与边 界,并引入Agent-basedEvaluation将专家级评审规模化。 第三篇·在亚马逊云科技上构建企业级智能体: 给出工程实现层面的全景图-自动化评估工作流+三层评估库;按智能体形态(单Agent/工具调用/多Agent)匹配关键指标;讲清 Trace-driven评估工作流的四个步骤;并把评估嵌入到开发流程

  • 2026-10-26
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2026年人形机器人报告:新市场的融合时刻

人形机器人正从科幻走向工业现实。人工智能与机器人硬件的进 步,使得制造出能够在为人类设计的环境中运行的机器变得日益可行。与此同时,劳动力短缺正在强化对新型自动化的需求。这标志着一个融合时刻的到来--技术能力与市场需求交汇,推动人 形机器人在工业乃至更广泛领域走向真实世界的部署。

  • 2026-10-26
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出口远超预期固投和社消稳步修复2026年第一季度宏观经济分析报告

2026年1月和2月,生产,消费和投资等主要的经济指标均明显好于去年12月,内需回暖,出口走强导致工业经济加速增长。物价呈企稳回升的趋势,人民币汇率升值,宏观政策保持对实体经济的支持。根据北大汇丰智库测算,预计2026年第一季度GDP增速为4.8%。

  • 2026-10-26
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出口高增电机电气设备领跑出口2025年中国同中东地区经贸往来分析报告

2025年,受益于石油出口国产量的提升和石油进口国私营部门的稳健表现,中东地区经济增速有所回升.2025年中国同中东地区货物贸易额达5092.9亿美元.同比增长4.5%,对中东地区的贸易盈余创20年新高,其中土耳其、阿联酋作为转口贸易枢纽的地位突出,出口端,中国对中东地区货物出口同比增长10.2%,其中电机电气设备类产品继续保持第一大出口品类;车辆及其零附件类产品增量最大,进口端,油气与矿产资源占中国自中东地区货物进口的比重从2024年的81.5%降至2025年的76.3%,沙特阿拉伯、伊拉克、阿联酋、阿曼、卡塔尔是中国自中东地区进口该品类金额最大的五国,中国与中东地区的货物贸易主要集中于浙、苏,粤、闽等沿海省市。 展望2026年,中国与中东地区货物贸易将呈现高不确定、弱复苏态势,基于情景分析,预计双边货物贸易额在4940-5297亿美元区间,同比增速为-3%-4%.

  • 2026-10-26
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2026智慧航运综述报告

当前人工智能技术已迈入多模态行业大模型、全域世界模型、物理 AI(具身智能)产业化落地新阶段,传统单一AI算法仅能完成基础数据统计、静态图像识别,无法实现全链路语义理解、时空工况预判与实体设备闭环控制,成为制约智慧航运深度升级的核心瓶颈。三类前沿技术形成完整技术闭环:行业航运大模型承担全域业务语义交互、复杂任务拆解与全局统筹决策;海洋世界模型构建港、航、船、货、水文气象高保真动态虚拟场景,完成多工况仿真推演、风险预判;物理AI打通数字决策与港口、船舶实体装备的执行链路,实现硬件自 主感知、自主操控作业。

  • 2026-10-26
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2026科技业人才白皮书

觀察2023年至今的科技業工作機會數·可以清楚看見產業動能的調整改變·軟體及網路相關業長期維持最高量體·2023年仍處高峰·但自 2024年下半年起明顯下滑。 相對之下·半導體業自2024年起穩定走升·2025年更成為成長最明確的產業·反映Al、先進製程、高效能運算與供應鏈去風險化·持續推升核心技術人才需求。

  • 2026-10-26
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从技术狂奔到价值兑现-中国医疗大模型行业研究报告

大模型的技术突破,正在重构医疗行业的生产力底层逻辑。历经多年医疗信息化、临床决策系统与医学影像AI的技术积淀,医疗大模型打破了传统单点辅助工具的能力边界,逐步成长为具备多场景渗透能力的行业基础设施:

  • 2026-10-26
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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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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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