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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

  • 2026-10-13
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2026生命科学与资本市场探索深度报告-医疗上市公司ESG表现与资本市场定价研究-从合规披露到价值重估

ESG披露正在从合规覆盖转向能力分层上市公司ESG披露率提升并不完全等同于ESG能力同步改善,真正的变化在于披露扩容后企业差异被更清晰识别。十年间境内市场c级企业占比明显上升,港股市场B级占比下降并出现更多高评级企业,说明监管和评价体系正在从鼓励披露转向检验披露质量。ESG报告不再只是责任展示材料,而是市场识别企业治理成熟度和长期风险暴露的重要信息入口。

  • 2026-09-03
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2025年中国AI数字人产业发展报告

AI数字?正在从以形象?成和内容输出为主的数字化?具,演进为融合语义理解、实时交互、 知识调用与多模态协同能?的智能载体,并在传播、服务、营销等场景中加速实现规模化应用。 其价值在于,??面帮助企业提升内容?产与服务触达效率,降低标准化交付的??与时间成 本;另??面通过更稳定、持续、可复制的交互能?,增强用户连接深度与服务覆盖?度,推 动数字化服务由“单点应用”?向“规模化运营”。

  • 2026-06-03
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2026驱动新经济增长的四种未来情景-2035年的能源与竞争性报告

【译者按】今年6月,世界经济论坛发布《全球经济展望对话系列报 告》的第三份专题报告《驱动新经济增长的四种未来情景:2035年的能源 与竞争性》。报告认为,地缘经济博弈、技术迭代和能源格局重构,使能 源安全、产业韧性和技术主导权成为各国竞争的核心。报告基于传统能源 系统稳定性与清洁能源可及性两大维度,推演出四种未来情景,分析了不 同情景下全球增长、竞争力、贸易和就业的变化路径,并为企业提出了涵 盖能源通道、供应链多元化、韧性投资等九项“无悔战略”。赛迪研究院 工业经济研究所对该报告进行了编译,期望对我国有关部门有所助益。

  • 2026-09-07
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2026工业4.0与人工智能向领军者学习报告

如何有效地相互学习,加速工业4.0和人工智能的应用进程?在2025年6月举办的旗舰MES与工业4.0峰会上,我们专门设计了一个研讨会,旨在衡量参与者的进展并促进相互学习。研讨会圆满成功,本文将把会议成果与更广泛的读者分享,会议内容也为整个峰会奠定了基调。 本报告基于参与研讨会的受访者调查。凯睿德制造战略顾问Jeff Winter主导了整个研讨会,并借助AI辅助设计了研讨会及分组讨论环节。Al还帮助汇总、归纳和解读调查数据,从而深入呈现受访者在工业4.0旅程中的进展情况。 尽管样本量有限,但我们认为本报告准确反映了领先制造商的进展情况及尚存的挑战。希望这些企业的实践经验能帮助您了解自身所处的阶段,并获得优先推进事项或与团队探讨方向的新思路。

  • 2026-08-03
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2026留美中国学生现状白皮书

在众多留学目的地中,美国凭借其雄厚的教育资源与较高的教学质量,长期以来一直是中国学生的 重要选择国家之一。根据最新数据,2025年中国留学生占美国国际学生总数的22.6%。尽管赴美留学能够帮助学生拓展国际视野并提升综合能力,但留学过程中也面临一定的学业与适应性挑战。

  • 2026-08-17
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CPU回归:2026年数据中心CPU格局展望

自2023年以来,数据中心的故事一直很简单:GPU和网络是核心。AI训练与推理的出现及随后的爆发式增长,将计算需求从CPU转移。这意味着服务器CPU的主要供应商英特尔未能赶上数据中心建设和支出的浪潮。随着超大规模云厂商Hyperscalers)和新型云服务商(Neoclouds)将重点转向GPU和数据中心基础设施,服务器CPU的营收一直处于相对停滞状态。

  • 2026-07-07
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全球多用途储能系统解决方案行业报告

在政策支持、成本效益及人工智能赋能优化的三重驱动下,全球多用途储能系统解决方案行业实现爆发式增长,核心聚焦大型及工商业储能应用场景。中国领跑全球市场,行业整体保持强劲扩张势头。

  • 2026-06-29
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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