2026智能体式AI时代下的航空公司-人工智能落地指南与应用案例研究报告

在过去，无论是早期的机器学习还是近年的生成式AI，虽然都带来了意义非凡的技术突破，但近期涌现出的“Agentic”能力，才真正为航空公司开启了一场前所未有的战略机遇我们目前正在测试的AI智能体(AIAgent)已经能瞬间处理好旅客的机票改签诉求。这与早期那些死板、零碎的自动化尝试截然不同:它能自主定位预订记录，准确理解旅客的口头或文字意图(且不限语言种类)，随后提供可选方案、执行改签并完成费用结算。这还仅仅是个开始，智能体式AI未来将全面渗透并重塑航空公司的绝大部分工作流，从航线网络规划一路延伸至零售分销。

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2026年6月中国汽车保值率报告

《通知》聚焦汽车改装、房车露营、传统经典车、汽车赛事、汽车维修和保险、汽车租赁六大领域，提出17条具体举措，覆盖汽车“买、用、玩、赛、修、租”全生命周期。从“破、立、扩、优”四个维度同步发力:破除行业障碍、建立标准规范、扩大消费场景、优化服务模式，系统性打通后市场消费堵点。本次政策出台标志着汽车产业政策重心从“增量销售”全面转向“存量流通与后市场激活”，为汽车后市场万亿级消费蓝海打开制度空间。

2026-08-03
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2026年机器人白皮书重构场景认知透视产业链变革与全球化路径

机器人作为人工智能落地于物理场景的重要载体，正迎来高速发展机遇，市场前景广阔。当前行业产品形态多元、落地场景持续拓展，但赛道分类繁杂、各类新概念层出不穷，行业尚未形成统一定义标准，系统性梳理与深度研究缺失。与此同时，产业链上下游协同演进、商业化模式创新、全球化出海布局已成行业热议焦点。基于行业现存痛点与研讨需求，本白皮书立足产业底层逻辑，搭建系统化分析框架，夯实行业研究基础，开启深度梳理工作。本文为系列研究的首期成果，是课题研究的起点，后续将持续迭代更新、分篇完善内容。我们期盼携手产业链从业者交流研讨、协同共创，在思想碰撞中不断优化研究内容，共同助力产业规范化、高质量发展。

2026-08-03
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2026年中国旅游产业链研究报告

旅游产业链是指围绕旅游活动形成的一系列相互联系、相互依赖的产业和服务环节的集合体。它涵盖了旅游的各个方面，从旅游资源的开发、旅游产品的设计、交通运输、住宿、餐饮、景区管理、旅游购物、娱乐休闲，到旅游安全和医疗保障等多方面内容。

2026-08-03
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2025百家号AIGC创作者态书

物理逻辑合规、无伪影失真成为专业级内容生产的基础要求，国内外头部模型在多模态理解与生成能力上的差距持续收窄。四季度行业内多模态模型普遍采用超稀疏混合专家架构+自回归统一建模，大幅降低训练与推理成本;行业文生视频推理效率较2025年上半年提升至少3倍以上，技术普惠性显著提升。创作工具成内容平台标配，零专业基础可生成专业级视频，部分平台高质量AI内容上传量平均增幅在15%以上。

2026-07-07
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2025年CDP中国企业气候披露报告

2025年是全球可持续披露从“框架制定”加速转向“大规模实践”的关键一年，也是中国气候信息披露准则体系全面落地的元年。本报告基于2025年度完整版CDP企业问卷中，中国大陆企业对气候变化模块的回复数据，系统分析了中国企业环境信息披露的现状、特征与趋势，并结合国际可持续发展准则理事会(InternationalSustainability Standards Board, ISSB)准则及气候相关财务信息披露工作组(TaskForce on Climate-RelatedFinancial Disclosure，TCFD)框架要求，从治理、战略、风险管理、指标及目标四大支柱维度总结关键发现。

2026-07-07
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2026 AI原生劳动力：工程与产品价值链中的工作与技能未来研究报告（英）

餐饮业是促消费、惠民生、稳就业的重要领域，在释放消费潜力和拉动经济增长方面发挥着稳定作用。2025年是“十四五”规划收官之年，也是“十五五”规划谋篇布局的起步之年。在这一关键节点，国家密集释放消费相关政策信号。在政策引导与行业创新驱动下，餐饮行业焕发出新的活力。

2026-06-02
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2026中国AOPA电动超轻型飞行器行业发展报告

在全新一轮科技革命与产业变革的背景下，低空经济正在从概念构想加速迈向产业化实施，并在中国率先呈现出体系化发展的趋势。伴随着空域管理改革的持续推进、电动化技术的快速成熟以及数字化监管能力的不断提升，低空空域正由传统意义上的“稀缺资源”转变为可开发、可运营、可规模化利用的新型生产要素。在这一过程中，低空经济已不再局限于通用航空的补充角色，而是逐步具备独立产业逻辑和规模潜力，开始向国民经济中的支柱型新兴产业演进。

2026-06-02
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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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