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厦门科学城未来产业创新基地从源头出发——环厦大科创圈,抢占研发先机

厦门大学翔安校区:985 / 双一流高校,理工科研实力雄厚,师生超 2 万 嘉庚创新实验室:省级实验室,深耕高效储能、低碳能源、未来显示,孵化 20 + 高新企业 智慧储能大科学装置:厦大 + 嘉庚实验室 + 火炬集团共同打造国内首个储能一站式专精特新科研平台 翔安创新实验室:国家级疫苗实验室,产出全球首个戊肝疫苗、首款国产 HPV 疫苗 让转化加速——一路之隔闭环,全链高效落地 01象牙塔 · 科研源头:一路之隔,直达厦大重点实验室 02试验田 · 科创验证:成果即刻入园,现场调试工艺 03孵化器 · 中试熟化:专属中试厂房,攻克量产难题 04生产线 · 规模投产:园内高标准厂房,快速落地量产 隔路研发 — 园内转化 — 就地量产完整链路 为量产赋能——硬核高标厂房,助力企业腾飞 研发办公、中试、标准及高标准厂房一站式配齐 片区独有高标准厂房,首层最高12米挑高/最高3T荷载 配置污水处理站/甲类库(含氢气站)等生产配套 满足半导体、新材料、新能源等企业生产需求、工艺验证需求 打造集科技研发、小试中试、生产服务于一体的产业闭环

  • 2026-07-02
  • 阅读349

算电协同行业深度研究报告(2026)

算电协同是依托大数据、人工智能、物联网、电力电子等前沿技术底座,打破电力能源系统与算力基础设施之间的数据孤岛、资源壁垒与调度隔阂,将两种关键基础设施深度耦合,实现电力资源与算力资源在时空维度上的精准匹配、动态实时联动及全局最优配 置,从而构建起的一种高效、绿色、智能的新型产业协同体系。

  • 2026-07-01
  • 阅读310
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数字政府政务数据治理服务平台方案

广东各地、各有关部门还在全面普查梳理基础上,深入梳理政务信息资源目录信息逻辑一致性与有效性,大幅提高数据 质量和数据共享效率,全省“共建、共治、共享”数据治理工作模式基本形成。

  • 2026-06-30
  • 阅读195
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企业级Agent规模化落地与价值兑现

腾讯云面向企业客户,打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案;前台直接交付结果,中台稳定运行,后台纳管权限、审批、审计与运营。

  • 2026-06-29
  • 阅读302
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  • 21页
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绿色债券环境效益信息披露情况分析报告(2026年一季度)

2026年1月9日,财政部发布《准则》,为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范,搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则,对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定,并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略,现阶段由鉴证机构自愿实施,为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求,将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。

  • 2026-06-29
  • 阅读178
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落实新能源上网电价市场化改革政策的有关考虑

可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点,高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧,新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后,电网消纳可再生能源成本将显著增加,亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。

  • 2026-06-29
  • 阅读1177
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全球AI推理芯片行业报告

训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前,处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此,在AISoC行业发展初期,训练是行业的核心。然而,随着AI模型(尤其是大语言模型)在性能与实用性上不断提升,市场需求持续拓展,行业如今更聚焦实际落地应用,AI推理芯片的重要性也与日俱增。

  • 2026-06-29
  • 阅读1146
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领航工厂案例集2026版

智能工厂作为新一代信息技术、先进制造技术和先进管理理念融合创新的重要载体,是实现智能制造的关键抓手,是制造业数智化转型的主阵地。为推动智能制造向更大范围、更高层次和更深程度拓展,2024年,工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局六部门联合启动智能工厂梯度培育行动,构建起“基础级一先进级一卓越级一领航级”四级培育体系。

  • 2026-06-29
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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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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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