基于物流透明的大数据应用

物流透明，是指物流要素及物流过程的信息能够得到真实的、实时的反映。物流透明需要应用互联网的技术及组织方式来实现。物流透明是物流互联网化的总趋势。

2021-06-25
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让数据从PostgreSQL流动到Greenplum

1. 使用 OSS：成本低跨各数据库产品跨可用区；冷数据转存到 oss 依然可以当做表访问 2. 并行导入性能高于常规数据导入导出方式：充分利用每个数据节点的硬件资源（CPU 内存网络）；650G 20亿行文本数据导入到 32 segment 的 GP 集群约 35 分钟。 3. 各数据产品间灵活的交换数据

2021-06-25
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阿里巴巴大数据实践之路-陈鹏宇

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）。

2021-06-30
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互联网时代，中大型企业云端文件管理最佳实践

全方位内容访问控制：七级协作权限，内容分享管理，无死角操作日志，DLP 严密数据隐私保护：传输存储全链路加密，四重备份容灾消灾，企业数据隔离最高级别运维安全：攻击防护，全自动监控报警，三权分立权限控制，99.95可用性

2021-06-25
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基于阿里云与数加平台的全渠道电商中台搭建

业务中台是企业实现各业务板块之间链接和协同，持续提升业务创新效率，确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系，包含了技术和组织两大部分，通过“方法+工具+业务理解”加以实现

2021-06-25
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基于数加的大数据仓库解决方案

？存储能力受到制约，在数据日益增长的今天，集中式架构已不满足大数据的存储需求。？ OLTP与OLAP混合，导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求（任务管理，元数据管理等）。？针对日益增长的大数据业务需求，需要提供大数据算法、组件支持。

2021-06-25
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AnalyticDB-快数据时代的实时数据仓库技术内幕

极致性价比驱动数据价值在线化；兼容 & 超越 MySQL/PostgreSQL；非结构化与结构化融合分析；云原生实时按需极致弹性；完备的企业级特性

2021-06-29
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大数据工程师必读手册-阿里巴巴

飞天大数据平台在阿里巴巴集团内每天有数万名数据和算法开发工程师在使用，承载了阿里 99% 的数据业务构建。同时也已经广泛应用于城市大脑、数字政府、电力、金融、新零售、智能制造、智慧农业等各领域的大数据建设。

2021-06-29
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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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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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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