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巨量算数:2023中国新能源汽车趋势洞察报告

新能源汽车发展驶过2022年,即便面对大环境经济下行压力,行业依旧向阳而生。 疫情后销量恢复迅速,市场渗透率仍呈增长趋势,大量用户购买需求等待释放。 与此同时,新能源汽车品牌的竞争愈发激烈,越来越多的传统品牌转型与新兴品牌入局也对现有的格局进行重塑,中国新能源车市逐渐从资格赛进入淘汰赛。

  • 2026-10-27
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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

  • 2026-10-27
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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

  • 2026-10-28
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产品沉思录 2021 年精选v1.1.0

相比于拥有了十来年的产品经理身份,今年感觉自己更像个初入山林的农夫。每一锄头都是亲自举起落下,努力就能看到一些变化,具体而真实。但也会对着平整的土地焦虑,在不合适的季节却希望奇迹发生,只种植一种植物,着急结果,忽略了过程。我们都低估了「时滞效应」。许多事情开花到结果,总有其周期,而这个周期,总比我们想象中的要长。该开花时开花,该结果时结果,大自然不会因为你的焦虑而改变脚步。而对着焦虑的土地来回跺脚,不断希望能长得更快一些,这些都是徒劳的,或者说,是多巴胺作祟--因为你太渴望得到尚未得到的事情。

  • 2026-10-27
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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

  • 2026-10-27
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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

  • 2026-10-21
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2026老年护理成本研究报告成本攀升照护复杂度上升与信息可视化解决方案(英)

过去半年,我反复在想一个问题:AI到底会如何重塑组织? 现在关于Al的判断很多:AI会重构一切,中层会消失,数字员工会大量出现,一人公司、小团队大产出会成为常态。这些判断不是空穴来风,Al的确已经进入客服、销售辅助、数据分析和流程管理等企业环节。企业家不能低估它。 但我也经历过另一轮技术狂热。区块链火的时候,DAO、token、智能合约也曾经被寄予厚望。很多人相信,代码可以重写协作,协议可以替:代信任,激励机制可以重新分配权力。后来我们看到,技术确实改变了协作条件,但治理、法律、责任、信任和利益分配并没有消失。

  • 2026-10-28
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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

  • 2026-10-21
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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

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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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