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人工智能应用的社会性风险与监管对策

随着人工智能应用场景飞速拓展,在多元化的海量验证过程中不断反映出创新产品和服务固有的技术缺陷,也持续暴露出政策法律、伦理舆情与市场反馈等社会性风险。亟待结合域内外人工智能应用风险监管的实践经验与问题,积极完善全生命周期的监管方案,建立人工智能技术有序嵌入各行各业的最优监管模式,全面赋能数字经济健康成长,促进社会健康发展。

  • 2022-01-18
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构建安全保障体系,护航人工智能新基建发展

人工智能作为新基建的核心组成部分,在垂直行业融合应用日趋广泛和持续深化,正在催生出众多智能化新产品和新业态,为经济社会高质量发展注入新动能。亟需构建安全保障体系,全面应对人工智能新基建风险挑战,推动国家战略顺利实施和经济社会转型发展。立足于推进我国人工智能新基建健康发展,基于文献研究方法,结合产业问题调研,归纳总结人工智能新基建发展过程中面临的国际博弈、技术局限、安全问题、治理体系等诸多挑战,研提安全保障体系建设的思路建议,旨在为智能产业稳步发展提供参考借鉴。

  • 2022-01-18
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新发展阶段下的我国人工智能产业人才培养研究

当前,我国进入了新发展阶段,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,人工智能在塑造发展新优势方面正在发挥积极作用,但一些关键环节仍然存在“卡脖子”问题。要继续发挥人工智能推动我国经济高质量发展的作用,解决当前人工智能“卡脖子”问题,关键在于人才。以人工智能领域产业人才为切入口,分析人才发展现状、人才培养实践及存在的问题,提出了我国人工智能产业人才培养的4个立足点:围绕国家战略、坚持产业导向、强化知识融合、加强技能提升,以更好适应新发展阶段人才需求。

  • 2022-01-18
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人工智能在ETC中的应用研究

ETC为用户交通出行带来了十分便利的服务。ETC作为一种信息技术的服务模式,在交互过程中产生的大量数据信息还没有被挖掘利用。当前,ETC需要结合人工智能技术实现应用拓展,赋能于智慧交通的建设,提升车主车生活行业服务质量。介绍了ETC的发展现状以及人工智能落地机遇,重点分析了ETC拓展应用方法与结合人工智能技术应用为ETC实现产业升级的思路,最后对人工智能结合ETC的未来进行了展望。

  • 2022-01-18
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基于AI及大数据技术的新能源电站智能运维解决方案

基于AI及大数据技术的新能源电站智能运维解决方案,电站设计和建设质量是保证电站收益的基础,电站运维才是保证电站收益的关键!提升发电量、降低运维成本是电站收益的保证!

  • 2021-12-16
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智能语音交互:大众身边的AI

智能语音交互:大众身边的AI

  • 2021-12-06
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百度-车路智行-新基建-新交通32页

百度-车路智行-新基建-新交通32页

  • 2021-12-06
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208页新一代智能制造-中国机械工程学会

208页新一代智能制造 - 中国机械工程学会

  • 2021-12-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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