随着世界数字经济的蓬勃发展，对于数字经济的研究也愈来愈丰富。梳理当前数字经济研究的前沿成果，可以为相关研究和发展实践提供参考。本文概述了近些年来国际上对数字经济研究的主要方向和主要内容，从数字经济的定义和测量、数字经济与经济发展的关系、数字经济的发展环境、区域数字经济发展、关于数字经济的其他研究等五个方面综述了国内外文献的前沿研究成果，并对主要观点进行了分析和评价。数字经济现象丰富、发展迅速，未来研究需要对其丰富内涵和发展趋势进行深入探索。
疫情的冲击倒逼对数字经济重要性的认知，从宏观角度来看，数字经济已经成为推动全球经济创新发展的重要力量，大国关于数字经济发展的战略构想也不断推进。俄罗斯政府将发展数字经济上升到国家战略高度，推出《俄联邦数字经济规划》，以及2018年5月，俄罗斯议会通过了《关于数字金融资产的加密法案》，从立法层面主动保障数字经济与区块链发展。俄罗斯数字经济与区块链的政策选择与战略方向具有两层特点，包括：数字鸿沟大，发展数字经济与区块链的基础程度不足；国家顶层设计健全，立法与政策完善。本文将从这两个方面分析俄罗斯数字经济与区块链发展现状与战略方向。
技术进步是全球文化产业发展强盛的内生增长引擎，数字经济是我国文化产业实现赶超式高质量发展的重要机遇，其“赢者通吃”的特性导致了全球对于数字经济垄断以及数字文化霸权的担忧与批判，各国政府监管力度不断加强。中国的文化产业高质量发展尚处于低水平阶段，总体上处于“低投入—低产出”的状态，创新的短板效应比较显著。在疫情背景下数字文化产业勃兴，但其文化价值被流量为王的“饭圈”模式架空，成为阻碍高质量发展的深层异化根源。数字经济时代，中国文化产业的高质量发展必须从保护和尊重内容价值这个本源做起，同时要着力提升文化科技的硬实力。
数字经济已成为全球经济发展的新动能和我国重大战略部署。“十三五”期间，我国数字经济规模不断扩张、贡献不断增强，数字产业化支撑能力更加坚实、产业数字化步伐加快、数字化治理深入推进，数据价值化试点破局，数字贸易加速发展，数字经济国际合作务实推进，在抗击新冠肺炎疫情冲击中发挥了重要作用。也要看到，与数字经济高质量发展要求相比，与国际先进水平相比，我国数字经济在技术基础、数字化转型程度、数字化治理水平等方面还有不少差距。展望“十四五”，新发展格局将为数字经济发展提供广阔空间。企业数字化转型受新冠肺炎疫情冲击短暂下行后，将进入全面扩张、深度拓展的加速发展新阶段。政府治理的数字化转型将从应用领域、技术能力、数据能力、协同能力、服务能力等方面加速推进。数字经济法治建设将进一步补充和完善，将继续强化重点领域、新兴领域、涉外领域的立法探索。敬请阅读。
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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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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。
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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