近年来，大语言模型(LLM)在内容生成、代码辅助、知识检索与复杂推理等场景中快速渗透，促使“模型能力”从单点算法指标走向可规模化交付的在线服务形态。
2026年，全球半导体行业将进入结构性增长周期，预计市场规模同比增长26%至9,750亿美元。增长由人工智能需求主导，逻辑芯片与存储芯片板块增速尤为显著，预计分别达到32%和39%。核心动能源自AI基础设施投资的持续扩大，以美国四大云厂商为例，2025年资本支出预计达3,670亿美元，2026年将进一步攀升至4,950亿美元，强力支撑从算力、存储到光模块的产业超级周期。
本报告由城市双碳指数研究课题组（中国环境科学研究院与公众环境研究中 心）联合发布，旨在全面评估中国城市在应对气候变化、推动绿色低碳转型方面 的进展与成效。报告基于更新后的城市双碳指数（CCNI 3.0）评价体系，通过气 候雄心、低碳状态和排放趋势三个一级指标，以及包含宏观目标、能源消费、经 济社会结构等在内的多维度指标体系，对全国110个主要城市（包括直辖市、省 会城市、计划单列市及重点工业城市）在2023-2024年度的表现进行了量化评估。
以具身智能在技术-产业-市场-应用等角度的生态化进展为基础，本报告聚焦在更受各方关注的人形机器人方向，建立面向人形机器人的多维观察和动态研究框架，从生态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应用等角度，观察人形机器人在中国的年度进展，以资各方参考
AI 2.0 带来的平台型机会将比移动互联网大十倍，这也是中国第一次迎来平台竞逐的机会。 新平台上所有用户入口和界面都将被重写，能够建立下一代平台的公司将会取得巨大的优势和话语权。
光刻环节位于晶圆制造流程的核心位置，是实现电路图案转移的起点环节。在前段工艺中，晶圆需经过反复的沉积、光刻、刻蚀与离子注入等步骤，光刻负责将电路设计图案精确投射到硅片表面，并通过后续刻蚀形成纳米级器件结构。作为贯穿各制程的关键工序，光刻需多次重复，直接决定了器件尺寸、线宽与集成度。
在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为企业实现创新发展、提升核心竞争力的关键生产要素。随着数字化转型的深入推进，企业对数据的依赖程度与日俱增，期望通过数据治理，将海量数据转化为高价值的数据资产，为企业决策、运营管理以及业务创新提供有力支撑。
放射治疗是一种利用放射性同位素产生的a、8、y射线或各类加速器产生的高能X线、高能电子线、质子束、中子束、重离子束及其他高能粒子束(破坏癌细胞的 DNA 从而)杀死肿瘤细胞的一种局部治疗手段。放疗经常用于治疗最常见类型的癌症,如乳腺癌、宫颈癌、结肠直肠癌和肺癌等，作为肿瘤治疗的重要手段之一，其与手术、化疗并列成为肿瘤治疗的三驾马车，兼具疗效及成本效益。
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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
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”。
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。
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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
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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