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2026年中国银发市场产业服务与金融支付融合发展研究报告

研究领域:覆盖人工智能、未来产业、汽车出行、大健康、消费生活、智能制造、 电商零售、数字农业、智慧城市、金融科技、物流供应链、 企业服务、双碳等多行业领域服务对象:包含国家部委、地方政府、央国企、互联网科技型公司以及外资500强和民营500强大维度,30个细分维度对企业的战略、产品、技术、供应链、经营等方面进行全面诊断。 独创模型:亿数合创团队在10余年产业研究和咨询经验的基础上联合科研单位,研发了诊断企业数字化和创新力水平的TOIPO模型。模型从5

  • 2026-09-07
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2026年中国医疗大模型行业研究报告

过去三年,中国医疗大模型完成了从零到一的爆发式生长:国内医疗大模型累计发布量从2023年的61个跃升至2025年6月的311个;预计2028年大模型在医院端的渗透率将达到65%,终端IT预算中大模型相关支出占比从5%提升至20%;临床一线,超过80%的医生已将AI工具纳入日常工作流。数字背后是一个清晰的信号:产业的重心,正从实验室的技术演示,转入真实场景的价值兑现。

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2026年中国稀土行业市场前景预测研究报告

在新能源汽车、人形机器人及AI等新兴需求持续放量、国内供给有序收紧以及全球战略资源竞争加剧的多重驱动下,中国稀土行业正迎来长期向好的发展 机遇。

  • 2026-09-07
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2026前沿AI风险与应急响应研究报告征求意见稿

本报告聚焦前沿人工智能(前沿AI),即能力处于最前沿的人工智能模型和系统。其不断的能力跃升和应用推广正深刻重塑生产生活与社会治理范式:一方面,前沿AI正在深度赋能科学研究、医疗健康、网络安全防御等重要战略领域;另一方面,其可能引发的灾难性风险,也已成为全球AI治理关注的核心议题之一。联合国人工智能独立国际科学小组近日指出,“科学界目前无法保证,随着能力持续增强,人工智能不会--无论是自主行为还是因恶意用户所致--造成灾难性危害”,这意味着全球政策制定者必须采取有效行动。多个国家和地区开始针对前沿AI采取专门治理措施,我国网络安全标准化技术委员会(下文简称“TC260”)发布的《人工智能安全治理框架》2.0版也指出,需要积极研究应对人工智能灾难性风险的共识性准则,推动其健康发展和规范应用。

  • 2026-09-07
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2026前线共创双向赋能:FDE 模式行业观察与实践报告

腾讯云区域架构师团队、教育行业团队、传媒行业团队、文旅行业团队、政企行业团队、ADP平台团队、CodeBuddy/WorkBuddy产品团队、CSIG人力资源团队在访谈中分享了宝贵的客户前线实践与组织转型经验。 同时感谢Quest、Cresta、VentusAI、航峰汇智、句子互动、BISHENG、智谱Al、百度云、火山云、阿里 云等机构伙伴的深入交流。

  • 2026-09-07
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2026汽车零部件加工业OPC智能体白皮书

汽车零部件加工业是中国汽车工业的“基石”--冲压件、机加工件、压铸件、紧固件,支撑着每一辆汽车的诞生。然而,这一关键行业长期面临一个“被忽视的结构性困境”:一个完整的业务闭环需要销售报价、采购管理、生产跟单、质量文档(PPAP)、统筹管理五个岗位才能运转,但每个岗位的工作量都不饱和,企业却要支付100%的工资。更严峻的是,IATF16949质量管理体系对文档追溯的严格要求,使质量工程师50%-65%的时间花在“写文件”而非“做质量”上。报价周期长、准时交付压力大、PPAP文件繁重一-这些问题长期困扰着行业,却始终未被有效解决。

  • 2026-09-07
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2026气象领域联想算力应用研究报告

气象海洋天气预报和环境研究是高性能计算传统应用领域。1950年,由气象学家朱尔.查尼、数学家约翰.冯.诺依曼和拉尔夫.皮奥特领导的团队在ENIAC上进行了世界上第一次成功的数值天气预报计算。尽管ENIAC的预报效果非常粗糙且不及时,但从科学史的角度看,其效果是革命性的和成功的。它首次证明了利用物理定律和数学方程,通过计算机求解来预测天气是可能的。这为整个现代数值天气预报奠定了理论和实践基础,验证了数值天气预报的可行性,预测出了大尺度天气形势的演变,是气象学历史的转折点。

  • 2026-09-07
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2026企业AI智驾白皮书

许多企业的AI建设,都从一个很具体的问题开始:让客服更快找到答案,让运营少花一点时间写文案,让管 理者能够直接询问经营数据,或者让某个重复动作自动完成。这样的起点没有错,而且往往很快就能让人看到效果。 但当第一个智能体之后又出现第二个、第三个,新的问题也随之出现:每个应用都在解决一个局部问题,却很少有人能够说清楚,这些能力拼在一起以后,企业整体走到了哪里;下一个项目是在补齐关键能力,还是只是在重 复建设另一个聊天窗口。

  • 2026-09-07
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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。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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