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2026全球通用智能体竞争研究报告

这份报告不再以基座模型为中心,而以真正的通用agent 产品层为中心。 Manus、Genspark、Flowith 是主轴; Operator、 Mariner、computer use是底座能力层;Devin是高价值垂直代理。 核心问题不是谁更会答题II,而是谁更像一个能接活、能交付、能持续协作的数字同事。

  • 2026-04-02
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印度的新时代物流革命:无人机配送,冷链,和超本地化解决方案

印度的物流行业正在经历一场由数字化、新的配送模式和积极政策支持驱动的转型革命。到2024年,印度的物流市场估计达到2280亿美元,预计到2033年将几乎翻一番,达到4287亿美元。这种快速增长得益于电子商务的繁荣、消费者对快速配送需求的增加以及基础设施的大规模投资。传统上,印度的供应链是分散的且成本效率低下,物流成本约占GDP的13-14%(而全球平均约为8%)。然而,这一状况正在改变。从无人机辅助的空中配送到技术驱动的冷藏和超本地化服务,创新解决方案正在重新定义印度物流中的效率和可靠性。政府举措,如2022年国家物流政策,旨在降低成本并提高印度在全球物流绩效指数排名中的地位,而行业参与者正积极采用人工智能、物联网和自动化以实现更智能的运营。

  • 2026-04-02
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2026年全球海洋物理AI市场白皮书

物理AI正在把人工智能的作用对象扩展至船舶、机器人、车辆和工业设施。海洋是物理Al最具代表性的高价值场景之一:环境复杂、设备价值高、任务持续时间长,系统需要同时处理感知退化、定位受限、通信不稳定、能源约束及安全责任。陆地场景形成的算法和机器人能力可以提供基础,海洋商业化仍需经过专门的本体设计、任务适 配和长期海试

  • 2026-09-08
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2026汽车零部件加工业OPC智能体白皮书

汽车零部件加工业是中国汽车工业的“基石”--冲压件、机加工件、压铸件、紧固件,支撑着每一辆汽车的诞生。然而,这一关键行业长期面临一个“被忽视的结构性困境”:一个完整的业务闭环需要销售报价、采购管理、生产跟单、质量文档(PPAP)、统筹管理五个岗位才能运转,但每个岗位的工作量都不饱和,企业却要支付100%的工资。更严峻的是,IATF16949质量管理体系对文档追溯的严格要求,使质量工程师50%-65%的时间花在“写文件”而非“做质量”上。报价周期长、准时交付压力大、PPAP文件繁重一-这些问题长期困扰着行业,却始终未被有效解决。

  • 2026-09-07
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全球大模型行业报告

全球大模型行业是人工智能领域极具变革性的细分赛道,更是推动全球社会智能化变革的核心引擎。这类模型释放出前所未有的生产力与认知创造力,持续重新定义人类潜能的边界。与受限于特定化场景的传统小模型不同,大模型从设计之初便具备与生俱来的扩展性与卓越的泛化能力。

  • 2026-06-29
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DPU发展分析报告(2026年)

当前,全球数字经济加速发展,以大模型、智能体为代表的新一代人工智能技术加速落地,智算需求爆发式增长。作为智算设施的重要组成,数据处理器(Data Processing Unit,DPU)凭借软硬协同的专用加速能力,实现网络、存储、安全等任务的高效卸载,破解传统计算架构的性能瓶颈,助力算力资源的高效调度,降低系统总拥有成本,为模型训练、应用推理、边缘计算等场景提供支撑,被业界认为继CPU、GPU之后“第三颗主力芯片”

  • 2026-06-01
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储能电站关键技术与应用

储能电站设计关键技术,平面布置方案:储能电站的总平布置根据储能电池类型、站址条件、应用场景、建设工期等条件确定。磷酸铁锂电池储能电站为例,一般宜采用预制舱全户外布置或半户外布置,部分电站也采用全户内布置方式

  • 2026-04-14
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产业政策与法规研究

在全球产业链加速重构、新一轮科技革命深入发展、国际科技竞争日趋激烈的 背景下,产业政策协同已成为主要经济体提升区域竞争力的关键抓手。美国、欧盟、 日本等发达经济体纷纷通过制度创新和机制重构,强化政策间的协调配合,力求形 成政策合力,以整体姿态参与国际竞争。深入研究和借鉴这些国家和地区的经验做法, 对于完善我国产业政策协同机制、提升国家治理效能具有重要的现实意义。

  • 2026-06-01
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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