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前瞻研究院:数据驱动时代“车路云一体化”加速自动驾驶商业化进程

自动驾驶行业可以被分成三个时代:1.0时代是硬件驱动,主要依靠激光雷达和人工规则的认知方式提供自动驾驶方案;2.0时代是软件驱动,特点是传感器单独输出结果,用小模型和少数据的模式提供自动驾驶方案;3.0时代是数据驱动时代,采用多模态传感器联合输出结果,用大模型大数据的模式提供自动驾驶方案。

  • 2024-04-23
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清华全球产业院&浪潮信息:中国算力发展观察报告

当前,数字经济作为一种新的经济形态,已经成为中国经济高质量发展的重要动力。相关统计数据显示,2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元,总量稳居世界第二,占GDP比重达到41.5%。数字经济的崛起和繁荣,赋予了经济社会发展的新领域和新动能。数字经济产业范围包含数字产业化和产业数字化两部分,其中数字产业化涉及到计算机制造、软件开发、信息技术

  • 2024-04-23
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数字孪生技术与工程实践

全球知名的未来学家 Thomas Frey 预测,到 2022 年, 85% 的物联网平台将使用某种数字孪生技术进行监控,并且在智能家居管理中心、工业设备监控、远程操控、智慧城市管理、现实世界探索、健康监测与管理、大脑活动的监控与管理等七个方面极大改变现有的工作和生活方式。

  • 2024-04-23
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顺丰科技&罗戈物流:2024物流数字孪生白皮书

物流行业和其他行业一样,正面临着前所未有的挑战:三年新冠疫情刚过、 大国竞争、地缘政治、多国混战、供应链中断成为常态、气候变化带来的 可持续性要求不断提高。与此同时,工业革命 4.0 和数字经济的高速发展 也给物流行业带来可见的冲击。所有这些挑战正驱使物流行业进行持续的 数字化变革,以重塑物流行业,使其得以应对挑战,迈向繁荣的未来。

  • 2024-04-23
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钛媒体:2024数字经济时代房企新机遇:“职住一体”新趋势研究报告

数字经济促进了新产品、新业态、新商业模式的出现,进而衍生出众多新职业,包括数字游民、直播主播、小微企业及主理人创业者等。加上互联网交互技术的发展,移动办公成为可能。新兴职业不受办公地点限制以及远程办公技术的达成,催生出“职住一体”新需求。

  • 2024-04-23
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泰达:2023年企业领导力效益指数分析报告-新能源新材料

企业员工平均薪酬与基期主板全行业数据中员工平均薪酬中位数的比值。指数值越大代表员工薪酬越高,即企业在人力资源方面的投入资金越多。如果指数为100,则表示该企业的员工平均薪酬为基期主板全行业数据中的中位数值。

  • 2024-04-23
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汤森路透:2023电子发票合规: 全球企业面临的复杂挑战白皮书

全球间接税 (IDT) 团队基于两个主要原则开展工作:确保准确、按时缴税,以及根据税务机 关的具体规定和条例向税务机关申报。实际上,对于间接税团队来说,合规性要求变得越 来越复杂。随着世界各国政府对其税务基础设施进行数字化改革并推行更严格的法规,企 业不得不实时申报税务数据,而税务部门也只能将部分或全部 IDT 流程自动化,以紧跟变 化并避免违规。

  • 2024-04-23
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淘宝买菜:2024近场电商行业白皮书

随着国家全面推进城市一刻钟便民生活圈的建设工作,相关行业和企业将业务目标聚焦在补齐基本保障类业态和发展品质提升类业态,并积极开展优化社区商业网 点布局、改善社区消费条件、创新社区消费场景、提升居民生活品质的行动。基于此,逐步复苏的消费市场迎来新升级和高质量增长机会。

  • 2024-04-23
  • 阅读791
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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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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。

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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)

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。

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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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