根据国务院发布的《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》，到2025年，我国新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右，动力电池、驱动电机、车用操作系统等关键技术取得重大突破，安全水平全面提升。到2035年，纯电动汽车成为我国新销售车辆的主流，公共领域用车全面电动化。经过长期努力，我国新能源汽车技术水平大幅提升，产品竞争力不断增强，支持政策及配套体系进一步完善，这些有利因素支撑了新能源汽车销量的高速攀升。
BCG最近提出仿生企业（Bionic Company）的概念——企业必须成为仿生体，才能抓住数字时代层出不穷的技术机遇，实现转型。仿生型企业运用新技术，将信息搜集、处理、判断和执行能力与业务流程完美融合，达到近乎人类自主行为的能力水平；其前提是对组织进行自我改造，使人员、流程和技术等能够无缝衔接并高效协同，从而建立类似人工智能的决策引擎，配合大量实时数据，以期逐步替代传统的基于人工经验及一定主观判断的经营分析和决策。
工业自动化涵盖了自动化控制、仪表、计算机网络通信等领域。工业自动化程度的提升对产业转型升级、工业结构的调整以及企业竞争力的提升有很重要的意义。现在很多品牌就将目标瞄准工业自动化。以RS PRO为例，越来越关注传感器以及控制类的产品，而这些都是和工业自动化紧密相关的。企业纷纷将智能制造作为发展先进制造业的制高点。
经过建国以来近70年的发展，我国基础设施存量截至2018年已居世界首位，在交通、能源、通信、水利等领域取得诸多世人瞩目的成绩。但随着基础设施的不断发展,我国基础设施体系显现出一些问题,可能对未来基础设施的高质量发展造成一定阻碍。与此同时，新时代基础设施也将面临不同于以往的新发展趋势。对此应提高重视,准确判断,谋求基础设施高质量发展的新思路。
近年来，随着我国经济下行压力增大以及传统基建投资的日益饱和，为顺应新一轮科技革命和产业变革发展趋势，中央提出加快新型基础设施建设。2020年4月，国家发展和改革委员会首次给出新型基础设施概念的初步界定，其中基于新一代信息技术的数字基础设施是新型基础设施的重要内容。数字基础设施具有与传统基础设施不同的特点，因此不能完全套用传统基础设施的发展策略和建设模式。
目前，全球卫星导航系统是获取室外环境位置信息最常用的技术手段，但由于卫星信号易被遮挡，并不适用于室内或者高楼林立的复杂场合，因此，室内定位技术作为室外定位的有力补充迅速发展。本文通过介绍目前主流室内定位方式及关键技术，结合室内定位技术的研究现状，深入挖掘了室内定位技术的潜在价值及广阔前景，并提出具体创新应用方向，力求构建深层面的智慧位置平台。
边缘计算是一种前瞻性的新兴计算范式。随着万物互联时代的到来，数据将更多地来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，为满足新的海量数据处理需求，边缘计算技术被逐渐推到了舞台中央。目前，边缘计算被广泛地应用于智慧城市建设中，从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，在为智慧城市构建带来巨大机遇时，也面临着来自技术、应用甚至法律、伦理等多重层面的挑战。对此，中山大学数据科学与计算机学院教授吴迪认为，作为支撑未来人工智能应用的关键技术之一，边缘计算对升级智慧城市建设、推动城市智慧化治理至关重要，我们应进一步加速构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的边缘开放平台，以边缘计算驱动智慧城市发展，以此更好地建设智能化数字中国。
虚拟现实（含增强现实、混合现实，简称VR）融合应用了多媒体、传感器、新型显示、互联网和人工智能等多领域技术，能够拓展人类感知能力，改变产品形态和服务模式，给经济、科技、文化、军事、生活等领域带来深刻影响。全球虚拟现实产业正从起步培育期向快速发展期迈进，我国面临同步参与国际技术产业创新的难得机遇，但也存在关键技术和高端产品供给不足、内容与服务较为匮乏、创新支撑体系不健全、应用生态不完善等问题。为加快我国虚拟现实产业发展，推动虚拟现实应用创新，培育信息产业新增长点和新动能，现提出以下意见
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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
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”。
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。
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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
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。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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