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浙江移动区块链技术研究和落地实践初探

浙江移动坚持践行IT自主可控能力建设,持续走在集团乃至行业创新的前列。目前,浙江移动容器云已承载CRM、BOSS等300余套系统,具备双引擎、多平面等多项技术能力;数据库已完成多型国产数据库选型和技术验证工作,去“O”初见成效;SDN生产落地,网络资源部署和开通效率明显提升。多领域持续创新为IT发展奠定了良好的基础,与此同时,2019年浙江移动率先在运营商体系内开展区块链技术研究与落地。

  • 2022-01-21
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我国数字经济发展的基本现状与对策建议

20世纪90年代,美国抓住了数字革命的机遇,创造了10多年的经济繁荣。欧洲、日本等地区通过积极推进数字革命,产生了巨大成效。如今,在新的国际格局、时代背景下,对我国而言,数字革命是需要抓住的重大机遇,我国可以充分利用自身在数字经济领域所积聚的巨大优势,引领全球经济尽快复苏。

  • 2022-01-21
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数字经济加速我国经济空间发展格局重塑

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年(2021—2025年)规划和2035年远景目标纲要》明确提出“加快数字化发展,建设数字中国”“加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。数字经济被称为打开第四次工业革命之门的钥匙,同时其自身具有网络分布和去中心化的技术特征,将打破传统的经济要素空间组织模式,加速我国经济空间发展格局重塑。

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国内商业数字化发展现状与趋势综述

自2015年国务院出台《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》以来,商业消费领域数字化发展快速推进。商业企业围绕消费者需求的核心重构整体价值链和生态体系,通过数字技术、业务和经营管理的深度融合,加快推进消费者数字化、商品数字化、营销数字化、管理数字化、供应链数字化等业务全流程、应用全场景实现信息化、数据化和智能化跨越。根据《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示,2019年,我国数字经济增加值达到35.8万亿元,占GDP比重达到 36.2%,产业数字化规模占比由2015年的13.9增长至80.2%。其中,“数字新商业”服务市场规模达到39.8亿元,较上年增长75.3%,处于高速增长阶段。

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数字金融服务数字经济发展

随着新一轮科技革命的快速发展,信息技术与实体经济深度融合的数字经济成为世界经济发展趋势。在此背景下,大数据、区块链、云计算、人工智能等数字科技不断向金融领域渗透,与数字经济高度契合的数字金融应运而生,涵盖了传统金融的数字化、移动化以及互联网金融等领域,并逐步成为带动我国经济社会高质量发展、提升国家竞争力的新引擎。

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数字经济前沿研究综述

随着世界数字经济的蓬勃发展,对于数字经济的研究也愈来愈丰富。梳理当前数字经济研究的前沿成果,可以为相关研究和发展实践提供参考。本文概述了近些年来国际上对数字经济研究的主要方向和主要内容,从数字经济的定义和测量、数字经济与经济发展的关系、数字经济的发展环境、区域数字经济发展、关于数字经济的其他研究等五个方面综述了国内外文献的前沿研究成果,并对主要观点进行了分析和评价。数字经济现象丰富、发展迅速,未来研究需要对其丰富内涵和发展趋势进行深入探索。

  • 2022-01-21
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俄罗斯数字经济与区块链发展现状与战略方向选择

疫情的冲击倒逼对数字经济重要性的认知,从宏观角度来看,数字经济已经成为推动全球经济创新发展的重要力量,大国关于数字经济发展的战略构想也不断推进。俄罗斯政府将发展数字经济上升到国家战略高度,推出《俄联邦数字经济规划》,以及2018年5月,俄罗斯议会通过了《关于数字金融资产的加密法案》,从立法层面主动保障数字经济与区块链发展。俄罗斯数字经济与区块链的政策选择与战略方向具有两层特点,包括:数字鸿沟大,发展数字经济与区块链的基础程度不足;国家顶层设计健全,立法与政策完善。本文将从这两个方面分析俄罗斯数字经济与区块链发展现状与战略方向。

  • 2022-01-21
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数字经济与中国文化产业高质量发展的辨析

技术进步是全球文化产业发展强盛的内生增长引擎,数字经济是我国文化产业实现赶超式高质量发展的重要机遇,其“赢者通吃”的特性导致了全球对于数字经济垄断以及数字文化霸权的担忧与批判,各国政府监管力度不断加强。中国的文化产业高质量发展尚处于低水平阶段,总体上处于“低投入—低产出”的状态,创新的短板效应比较显著。在疫情背景下数字文化产业勃兴,但其文化价值被流量为王的“饭圈”模式架空,成为阻碍高质量发展的深层异化根源。数字经济时代,中国文化产业的高质量发展必须从保护和尊重内容价值这个本源做起,同时要着力提升文化科技的硬实力。

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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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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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