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2025年AI智能体安全治理白皮书

当前,人工智能技术正经历从“对话智能”向“决策智能”跃迁的关键发展阶段。基于大语言模型的AI智能体已实现质的突破,其功能定位已从基础指令执行单元转型升级为具备复杂认知推理与战略决策能力的智能系统,最终发展为能够自主感知环境态势、独立制定行动方案并高效执行任务的"数字协作伙伴"。这一技术范式的革新显著拓展了人工智能的应用疆域,在金融风险管控、智慧医疗体系、先进制造产业及社会化公共服务等诸多领域,AI智能体正持续推动生产模式与服务形态的深度变革,

  • 2025-10-09
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2025年AI人才流动报告

2025年以来,AI新发岗位量呈爆发式增长,2月是关键转折点,此后新发岗位量连续6个月两位数增长。2025年7月,A1相关岗位量同比增幅已超过10倍。AI人才市场供需两旺,新发岗位量暴涨的同时简历投送量也暴涨了11倍,因此人才供需比不降反增。2024年1-7月,平均人才供需比为1.00,即人岗平衡:而2025年1-7月供需比升为1.11,即人多于岗。

  • 2025-10-09
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2025年AIDC机房参考设计白皮书

随着近年来人工智能(AI)产业快速发展,AI业务负载已经逐步成为数据中心的重要组成部分。为了满足爆发式增长的AI业务对算力的需求,智算设备正加速向高密化、液冷化、集群化方向发展。

  • 2025-10-09
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“中国服务”河南模式研究报告(2025)解码河南文旅“破圈”背后的创新密码

当第七届“中国服务”·旅游产品创新大会的旗帜在河南云台山的青山绿水间升起,人们可能不禁要问:中国旅游协会为什么看“中”云台山?为何青睐河南?

  • 2025-10-09
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智能驱动增长:人工智能客户关系管理(AI CRM)系统研究报告(2025年)

近年来,宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求持续升级,共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、单向的流程,而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下,客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)系统作为企业销售、服务与营销运营的重要基石,亟需突破传统模式的局限,迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时,人工智能技术的飞速发展,特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起,为CRM注入了全新的动能,驱动其向智能中枢转型

  • 2025-10-09
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银行业:实施下一代风险管理

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
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以人工智能获胜:业务领导者从战略到执行的AI指南

采用生成式人工智能(GenAl),特别是,代表着关键时刻具有变革企业潜力的可能性,其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是,使用这些工具的人类承担着巨大的责任,以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟,一些现有问题,如数据偏差可能会减少。但其他问题会出现。例如,人工智能的快速采用带来了环境成本:美国能源部去年的一份报告发现,到2028年,人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求,报告建议,一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。

  • 2025-10-09
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一窥 AI 未来:初创公司可借鉴的观点

AI正在重塑世界各地的组织,为解决复杂难题、驱动增长、提高效率及开拓全新商机带来前所未有的机遇。初创公司尤其如此,他们正快速行动,借助 AI抢占新兴市场机遇。Google Cloud处于 AI创新的枢纽,我们以技术领先为傲,不断为客户开辟全新可能,其中包括全球六成以上已获融资的生成式A初创公司。

  • 2025-10-09
  • 阅读223
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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。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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