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生物基功能纤维应用趋势白皮书

纤维是连接身体、情感与环境的柔性媒介,S0RONA生物基材料携手WGSN从真实生活语境出发,为产品创新、设计赋能、与产业链系统提供有温度的洞察。

  • 2026-06-02
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2026年突破碳盲区白皮书

十余年来,商业地产领域的碳减排策略主要聚焦于运营排放,即建筑在使用阶段所消耗的能源。尽管这一策略已有效提升了能源效率和运营表现,但当前其局限性日益凸显,可能形成碳减排的盲区。在国内,由于开发规模、资本循环及资产重新定位在结构上持续占据重要地位,隐含碳与范围3排放正逐渐成为建筑全生命周期碳足迹的主要组成部分。

  • 2026-05-08
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钢铁可信数据空间解决方案

钢铁行业可信数据空间,实现数据可用不可见,安全交易,隐私计算

  • 2026-03-20
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车载HUD产业发展趋势报告(2025)

随着智能化网联化发展,汽车正加速向以人为中心的“第三 生活空间”演变,汽车与驾驶员之间的交互内容正从简单的行车 状态,快速扩大至路况导航、智能驾驶和安全预警等信息,传统 仪表及触控屏已无法满足用户关于人机交互智能高效和安全可 靠等方面的体验需求。

  • 2026-01-20
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在“卡瓦格博之心”持续瞭望顶峰——解析Token经济

Token经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达:每元Token创造的任务价值=任务价值量÷(Token消耗量XToken单价)。Token作为智能时代的基本度量单位,其供需的非同质化属性催生运营层。Token可类比电力时代的kWh,但并非同质商品;其供给侧按Input/OutputCache分层定价,需求侧按任务价值与复杂度匹配不同智能的模型,供给端“按量计价”与下游交付端“按结果/项目/订阅付费”之间存在错配。正是这一缺口,催生了以套餐化、路由聚合、效果打包等方式承接用量不确定性的ToKen运营层。

  • 2026-07-07
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人工智能将如何塑造技术转移的未来

《柳叶刀·神经病学》2024年3月发表综述性文章。探究了人工智能对技术转让领域的当下作用与未来潜力。AI目前已应用于技术转让的发明评估、合同管理、知识产权保护等环节,能实现专利在先技术检索、合同起草审核、专利初稿撰写等工作,大幅节省时间、减少人为误差。但AI在该领域应用仍存保密风险、“幻觉”失准、算法偏见、成本高昂及相关规制缺失等问题,且相关企业和投资占比极低,发展尚不成熟。研究指出,完善数据质量、存储条件、全球规制并做好保密防护后,人机协作将显著提升技术转让效率,而 AI始终无法替代专业人士的验证工作。

  • 2026-06-02
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服装行业工业4.0智能工厂

老龄化社会带来劳动力减少,劳动力成本上升 产业转移带来国内制造业空心化 经济全球化需要对市场做出快速响应 适应个性化与定制化消费需求变化 制造业占据全国GDP的25%、出口总额的60%,影响极大

  • 2026-05-08
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2026非常规能源技术与产业观察白皮书

除有特别注明外,本报告以及与本报告相关的外观、文字、图表、数据及附件的所有权均属 上海联合非常规能源研究中心所有。未经上海联合非常规能源研究中心的书面许可,任何机构和 个人不得对本报告以及与本报告相关的外观、文字、图表、数据或附件的全部或部分进行复制、 翻版、修改、刊登、发表和引用,否则后果自负。

  • 2026-04-14
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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