大规模汽车敏捷研发的应用及敏捷变革管理报告

AXE 电信交换系统的一个前身产品的开发始于 1967年。由于爱立信希望向全球提供电话系统，它面临着使其适应众多不同国家需求的必要性。为了满足这些要求，并同时应对预期的竞争压力，公司在早期就做出了一项战略决策:为该产品设计和实现一种支持大规模复用和演进的架构。这需要使用新的技术和设计方法，这些方法此前在爱立信内部从未尝试过。

2025-11-04
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城市综合发展指数报告2025

可持续发展是全人类共同愿景，随着全球城市化进程推进，城市成为落实联合国2030年全球可持续发展目标(SDGs)的主战场。我国高度重视城市工作，2025年7月召开的中央城市工作会议为城市发展锚定了方向，强调“以建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市为目标，以推动城市高质量发展为主题，以坚持城市内涵式发展为主线，以推进城市更新为重要抓手，大力推动城市结构优化、动能转换、品质提升、绿色转型、文脉续治理增效，牢牢守住城市安全底线，走出一条中国特色城市现代化新路子”。2025年8月出台的《中共中央国务院关于推动城市高质量发展的意见》为城市发展提供了系统且全面的政策指引。我国城市既面临着落实 SDGs的重大挑战,又肩负着推进高质量发展的时代使命。因此，开展城市高质量可持续发展系统评估，成为我们当前的一项紧迫任务。

2025-11-04
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OpenAI+Atlas测试报告（二）

OpenAlAtlas的发布，让市场格局悄然生变。最明显的信号来自Perplexity:防御动作频频。两个月前，Referralfee还是15美元/人本周突然提升至20美元,今天甚至出现了弹窗广告，持续强化Student Program，试图巩固学生群体这一根据地这背后折射出一个根本矛盾:Perplexitv虽有自研Sonar模型,但同时依赖Claude、DeepSeek和GPT等第三方模型。当底层模型方开始产品化,终端产品的护城河就岌岌可危了。

2025-11-04
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OpenAI+Atlas测试报告（一）

我们现在叫他A!浏览器，浏览器的概念其实对照的是“浏览信息”，未来这个名字可能会变成PC端联网AI助手，以及还会出现纯本地化的，不联网AI助手(处于安全性，算力节约等角度)。巨头们义无反顾的开坑，昭告天下，赶鸭子上架。虽然现在能力比较拉胯，但千万不要小看巨头的系统性优化能力。创业公司拼命摸索pmf试式图上岸，然后到这个阶段，可以说完全没有信息差了。创业公司的产品亮点，意图，第二天就会被巨头团队揣摩分析把玩。

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AI大模型与异构算力融合技术白皮书

近年来，人工智能大模型技术呈现爆发式增长，模型参数规模从亿级迅速扩展至万亿级。根据最新研究显示，全球AI算力需求正以每3~4个月翻番的速度突破临界点，远超传统摩尔定律预测的计算能力提升速度(每18个月翻倍)形成了所谓的"逆摩尔定律"(Inverse Moore'sLaw)。IDC预测，2023-2030年全球IDC市场将保持高速增长，其中AI算力需求增速显著高于传统算力。

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2025年中国散煤综合治理研究报告

北京大学能源研究院是北京大学下居独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿，利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展，促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平的能源智库和能源科技研发推广平台。

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2025年消防通用规范实施过程中疑难问题探讨报告

前言:强制性工程建设规范具有强制约束力，是保障人民生命财产安全、人身健康、工程安全、生态环境安全、公众权益和公众利益，以及促进能源资源节约利用、满足经济社会管理等方面的控制性底线要求，在工程建设项目的勘察、设计、施工、验收、维修、养护拆除等建设活动全过程中必须严格执行，其中，对于既有建筑改造项目(指不改变现有使用功能)，当条件不具备、执行现行规范确有困难时，应不低于原建造时的标准。

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2025年人工智能算力创新知识产权研究报告

2025年，全球人工智能大模型快速发展，人工智能算力需求快速增长，算力成为当前AI产业发展中备受关注的战略资源。算力从技术概念到产业落地需跨越“创新-转化-盈利”的环节，知识产权正是串联此环节的关键纽带。

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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。