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爱分析2020中国人工智能厂商全景报告

基于对国内各行业甲方企业的调研,爱分析认为,企业人工智能应用呈现以下趋势: · 知识图谱技术应用场景爆发,从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能; · AI+RPA的融合应用实现企业端到端的业务流程自动化; ·AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构,为AI应用开发提供快速构建能力支持。

  • 2021-03-24
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智慧城市——大数据决策与支撑平台解决方案

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-03-24
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智能表面在智能座舱中的应用

近年来,随着智能座舱的发展,智能表面技术也被逐渐应用于汽车内饰中。它是一款集功能性与智能化于一体的表面处理工艺,在智能座舱的设计上,可以减少多余的按钮和开关设计,从而使座舱内的设计更为简洁和智能。下面,我们一起来看看智能表面在智能座舱中的应用。

  • 2021-03-24
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德勤数字化赋能间接采购再升级的必由之路

间接采购或称为非生产性采购,与直接采购相对,指企业在生产性物料之外的其他产品和服务采购需求。涉及企业各个方面,大到办公室租赁、生产设备购置、市场与媒体推广,小到日常运营使用的办公用品、车间用的备品耗材,不一而足。

  • 2021-03-20
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前瞻产业研究院智能制造领域产业投资机遇分析报告

2015年5月国务院发布《中国制造2025》,明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向,并提出力争通过“三步走”实现制造强国的战略目标。第一步,到2020年,基本实现工业化,制造业大国地位进一步巩固,制造业信息化水平大幅提升;第二步,到2025年,制造业整体素质大幅提升,创新能力显著增强,全员劳动生产率明显提高,两化(工业化和信息化)融合迈上新台阶;第三步:新中国成立一百年时,制造业大国地位更加巩固,综合实力进入世界制造强国前列。

  • 2021-03-20
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2020年中国人工智能产业研究报告

目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。 2020年,人工智能预计达到超过1500亿元规模,疫情环境下,2020年的业务高速增长主要由AI开放平台API贡献,除此之外的增长动力将在第四章详细阐述;到2025年,产业规模预计超过4500亿元。

  • 2021-03-20
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特斯联人工智能城市解决方案

特斯联科技是光大控股孵化的高科技创新企业,以人工智能+物联网应用技术为核心,致力于打造中国最大的城市级智能物联网平台,为政府、企业提供城市管理、建筑能源管理、公共安全管理等多场景一站式解决方案。特斯联科技利用AIoT(智能物联网)赋能新型智慧城市,已发展成为科技赛道的独角兽企业。

  • 2021-03-20
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研报半导体行业专题报告国产模拟芯片研究框架

模拟芯片种类繁多,生命周期长,形成了长坡厚雪,强者恒强的行业格局。模拟芯片厂商通过分拆、收购、合并发展,目前全球行业龙头都为国外厂商。根据2018年IC Insights数据,全球前十大模拟芯片厂商市占率约为60%,全球模拟芯片龙头包括德州仪器、ADI、恩智浦、意法半导体等。 ? 行业受益于5G浪潮,同时新能源、物联网兴起推动模拟芯片行业发展。疫情影响下,手机市场销量有所下滑。但国内5G新基建提速,年内预计将开通60万座基站。随着5G网络的完善,5G手机渗透率有望加速向上。汽车电动化推动车用半导体量价齐升,另一方面移动物联网时代正逐渐向万物互联时代转变。

  • 2021-03-19
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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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