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2025年科学计算行业发展研究报告

随着大模型与科学智能应用的加速渗透,决定模型能力上限的关键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给:一方面,大模型的训练、对齐与持续迭代对高质量、结构化、可追溯数据集的依赖显著增强,高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素。另一方面,在产业与科研场景中,受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格,以及采集标注标准不一等多重现实因素制约,高质量数据集长期处于稀缺状态;加之真实数据往往难以覆盖长尾工况与复杂条件,致使“有效数据供给不足”成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。

  • 2026-06-03
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AI谣言深度研究报告

从强证据到弱证据的优先级排序 一第一优先级:中英文原始法规与监管文件,F提供权威的法律依据和定义框架。 -第二优先级:可复核的学术论文与数据集(FaceForensics++、DFDC等),提供科学验证方法 一第三优先级:事实核查与媒体调查,对具体事件给出时间、传播规模与澄清方信息。 -第四优先级:公开API/数据文档,用于复现传播分析和构建量化指标。

  • 2026-04-03
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格力电器《格力零碳园区解决方案》

一座现代化园区,智能电表、消防探头、光伏逆变器、门禁系统、能耗计量——十几套系统各自运转,各说各的“方言”。消防不知道摄像头的存在,能耗数据靠人工抄表拼凑。

  • 2026-07-31
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2026年机器人出海品牌叙事白皮书

中国企业正迈入全球竞争的全新阶段。仅凭技术、规模和速度优势,已难以在西方市场筑牢长期竞争优势。如今,企业要在激烈的市场竞争中突出重围,愈发取决于能否将技术领先优势转化为市场信任、用户共鸣与品牌认同。 本白皮书专为深谙此道的企业管理团队撰写:开拓全球市场绝非单纯的渠道分销问题,更是一场关于品牌叙事的较量。文中结合机器人领域品牌建设、西方买家消费心理与跨文化沟通的大量研究成果,提供一套可落地、可复制的实践框架,助力企业打造超越产品本身的品牌资产。

  • 2026-05-15
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OpenClaw发展研究2.0报告

增长爆发:ClawHub技能数突破18,142个,GitHub Star超27万,成为全球最大的Agent技能市场。成本革命:通过Token优化技术,将复杂任务的API成本降低70%以上 (从$10降至$3)。生态护城河:“一人公司”模式兴起,独立开发者通过OpenClaw实现了年入百万的自动化业务。

  • 2026-04-02
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中国ESG发展:“十四五”回顾与“十五五”展望

随着中国经济的快速发展,企业社会责任的内涵和外延也在不断扩展,ESG(Environmen-tal,Social and Governance,即环境、社会和理)作为企业社会责任的高级形态和企业社会责任实践的高阶范式,更是经济社会可持续发展的内在要求。ESG的内涵可以从结构性要素和系统性逻辑两个维度加以理解。从结构上看,ESG 非由 E(Environmental),S(Social)、G(Governance)三个元素机械叠加而成,而是统一

  • 2026-04-02
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2026年AI原生数据平台研究报告

当前,全球数字经济全面迈入AI原生与智能体(Agent)规模化落地新阶段,大模型技术深度迭代、AI智能体加速成为产业新型生产力,正在重构各行各业数字化、智能化发展底层逻辑。数据平台作为承载多模态数据汇聚、模型训练推理、智能体任务调度与数据价值释放的核心基础设施,其架构设计、能力边界与服务定位迎来历史性代际变革,传统以服务人类分析师离线查询、BI报表分析为核心的数据平台,已难以适配大模型、智能体自主运行的全新需求,向AI原生架构全面转型已成行业必然趋势。

  • 2026-08-03
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2026人与AI共同进化-人工智能发展十大趋势报告

习近平总书记深刻指出,“科技革命中,人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现,其中人工智能最为引人瞩目,被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。”党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度,从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能+”行动,一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。

  • 2026-07-07
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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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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

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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