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从信息互联到价值互联:元宇宙中知识经济的模式变革与治理重构

元宇宙被认为是互联网的未来,将建立在区块链、人工智能、扩展现实等新技术之上,实现从信息互联到价值互联、从用户生成内容到 AI 生成内容等转变。这些转变给在元宇宙中建立全新的知识经济模式提供了新的可能性,但也带来新的治理问题和法律挑战,因此元宇宙中知识经济的模式呼唤规则创新。

  • 2022-04-20
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数字技术与实体经济如何才能深情相拥

现实的实体经济活动便会形成丰富多样的场景,而场景作为社会财富和资源及社会经济发展重要载体,有规范的内容、行为标准及方式。在“场景为王”的时代,场景的搭建与建设已形成共识。目前实体经济活动形成的场景仍属于一种天然形成、价值挖掘处于初级阶段的场景,带有较大程度上的附属性,且不同主体对场景建设重视程度也不一样。随着数字技术的快速发展,实体经济活动中的场景内涵与外延均突破了传统意义上以时间、空间为维度的“场”及以互动、激活客户“景”的方式,叠加场景管理的复杂性,必须将数字技术嵌入到场景生态圈建设与打造全过程中。充分运用大数据、区块链、人工智能、物联网、元宇宙等新技术,融入场景生态圈建设的各个环节,形成以数字技术为核心的标准化、高质地的场景生态圈,发挥数字技术在实体经济发展中的作用,从而放大场景载体功能,提高场景运行效率,促进我国在新格局下社会经济国内国外双循环,并推动供应链经济的健康发展。

  • 2022-04-20
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智能技术之于教师的隐忧省视与消解路径

随着智能技术的快速发展,如何更好地发挥其在教师教学中的作用受到了广泛关注。基于此,文章首先阐释了智能技术在优化课堂教学、助力个性化教学、创新教学模式、驱动精准教研、推动家校协同等方面对教师教学的赋能;之后,文章省视了智能技术之于教师的本体隐忧、思想隐忧、技术隐忧与实践隐忧,并对这四种隐忧的内涵及其产生的原因进行了分析;最后,文章提出教师隐忧的消解路径,即“一个教育理念的回归”“两个发展方向的平衡”“三大重要能力的提升”“四种教师角色的重塑”。文章从隐忧消解的视角,为教师的教育教学提供了方向性建议,可为智能技术和教育教学的深度融合提供理论和路径层面的指导。

  • 2022-04-20
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40家央企数字化转型路线图

电力数字化军团聚焦电力行业数字化领域的关键挑战,整合华为大平台的技术和研发资源,如海思、2012实验室的强大研发保障和前瞻性力量,携手生态伙伴,提供包括芯片、终端、云、ICT基础设施及架构设计等产品、解决方案以及服务。

  • 2022-04-21
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智能制造的发展与意义

在我国经济发展中扮演支撑性作用的制造业,是支撑我国经济健康发展的核心产业,以连续不断的动力与活力为我国经济的高质量发展发挥重要作用。我国作为制造产业领域的世界第一大国,制造业发展仍旧有待提高改进,“大而不强”的特征仍旧十分典型、不容忽视。新一代信息技术的快速发展为我国智能制造的发展带来了新的思路和发展机遇。

  • 2022-04-21
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2022智能交通与新基建不得不说的新故事

2020,一场疫情打乱了世界的节奏,而新基建犹如“冲寒不觉东风暖”,成为这个时代最为振奋的主旋律。 新基建七大领域:5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。 这七大领域,除了特高压与智能交通关联度不大外,其余六大领域,可谓是为智能交通量身订做。那么,新基建能为智能交通带来什么?本文从几个维度进行综述。

  • 2022-04-20
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双碳”目标下能源行业数字化转型的思考与建议

我国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,需要广泛而深刻的经济社会系统性变革,而能源绿色低碳发展是其中的关键。能源行业是推进能源绿色低碳发展的主战场、主阵地,能源行业转型升级是实现“双碳”目标的重要路径和必然选择。当前适逢新一轮科技革命和产业变革浪潮,产业数字化已成趋势。通过数字化转型助推能源行业绿色低碳发展,是“双碳”目标下能源行业转型升级面临的新任务和迫切要求。

  • 2022-04-20
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智能巡检机器人与三维建模系统的集成研究和应用

针对自由行走巡检机器人未能在火电厂有效应用的问题,结合火电厂环境和生产巡检要求,提出了多路径巡检控制策略,实现了替代人工进行自动巡检的功能。其次,给出了火电厂三维建模系统在安全生产管理方面的应用方案,建立一个集数据信息、结构可视化为一体的三维数字化虚拟生产信息平台,实现对生产设备细微部件的参数直观的三维显示,提升了生产过程综合分析、风险防控、教学模拟等方面的能力。最后,结合九台电厂三维建模系统与智能巡检机器人集成应用实例,阐述了智能巡检三维可视化工作平台的搭建结构,将火电厂热力系统三维立体数字化模型与机器人实时监控数据集成,把智能巡检机器人的巡检路线、设备状态在三维虚拟生产环境中动态呈现,实时了对生产系统精细化管理。

  • 2022-04-20
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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