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不同类型的SaaS商业模式有哪些?

为了使你的软件项目取得成功,你需要为产品找到正确的 SaaS 商业模式。 即使你刚刚开始进行 SaaS 软件研发,这似乎也是更为重要的事情。尽管如此,你会惊讶地发现,创业公司的创始人,甚至更多的知名公司,在几乎没有考虑到这一点的情况下,就进入了产品的创建阶段。

  • 2021-08-30
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智能驾驶十年,理想商业模式为何「难产」

智能驾驶理想的商业模式是什么样子? 没有人知道确切的答案。 不过根据新智驾了解,从 L2(辅助驾驶)到 L4(自动驾驶)、从公开道路到封闭场景,目前行业内几乎没有已经盈利的商业模式。

  • 2021-08-30
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数字化转型案例对比:阿里VS华为

华为偏系统层,阿里偏应用层。 华为过去十几年都专注在CT(通讯)领域,技术层面偏底层,从事系统内核、驱动、编译器系统级的研究,本领域,华为无可争议做到全世界第一。近几年也开始IT应用层的研究,云计算能力迅速攀升。 阿里以运营起家,以技术赋能运营服务,因此其技术能力主要体现于服务器后台的统筹管控服务能力,其个人用户量巨大,因此其技术实力典型体现在高性能支撑上。

  • 2021-08-27
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数据治理实践:元数据管理架构的演变(从1.0-4.0)

近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

  • 2021-08-26
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SCADA、物联网和MES之间的联系与区别

比较SCADA与MES两者系统,SCADA在资料撷取与监控的强大效能,终究非MES所能全面取代,而就功能取向来看,MES最主要的作用仍在于管理,在自动化平台的资料流中,SCADA是属于资料提供者,而MES是接受者。

  • 2021-08-26
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数字化时代:整合,或被整合

处于数字化时代,消费端已经完全被数字化打穿,坐在家里,一个消息推过来,原来千里之外的老家,爸爸给我发了一个快递,大概3天后到达。 而在产业端,这样的场景也正在被集成中,随着价值链被数据和算力完全打通,数字化能快速的穿透所有上下游,行业的边界,传统的分工都被打破,谁能够借助数字化的力量快速占据产业链上下游,谁就能获取和控制更多地优质资源,谁就能够在产业的重新整合中占据优势。

  • 2021-08-26
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数字化工厂顶层架构分析

近几年,随着多部委及地方政府对数字化转型的呼声越来越高,涌现了一大批相关的企业,市场上也出现了很多参差不齐的软件产品,很多企业在购买、实施后往往很难达到预期的效果。那么,在数字化改革的进程中,我们到底应该怎么做呢?

  • 2021-08-26
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物流行业内卷下,网络货运平台如何反内卷求发展?

受国家对资本市场以及互联网企业政策的调整影响,资本对行业的投资将会暂时呈现观望态势,他们对行业的投资将会变得更加谨慎和严格。这其中也包括对物流行业的投资。资本市场不能变现,外部资本进入速度放缓,这必然会对物流企业的资金链产生影响。对这些企业而言,融资将变得更加困难,尤其是一些新创公司和竞争力不强的物流公司,所以,今后一段时间内,一些暂没有自我造血功能的物流公司资金将会严重吃紧。全行业都在内卷的情况下,整车物流行业最卷。中国整车物流发展历史三十年,是泛公路运输行业最大的细分赛道,但由于参与主体零散传统、进入门槛低、行业标准不完善及约束匮乏等原因,未形成规模协同效应,存在资源利用率低、运力浪费、竞争混乱等现象,亦不受资本的青睐。存量竞争下,平台化、整合化、智能化越来越成为整车物流企业为适应变化而不断探索的命题。

  • 2021-08-23
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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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智能体治理研究报告(2026年)

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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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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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