2026年能源供应与价格冲击加快清洁能源转型的催化剂以柬埔寨为例

2026年，受霍尔木兹海峡地缘政治冲突影响，全球能源供应中断并引发能源价格大幅上涨，国际油价突破每桶100美元，造成全球历史上规模最大的石油市场供应冲击。对于高度依赖能源进口的柬埔寨而言，此次危机导致国内燃油价格快速攀升，运输与物流成本明显上涨，通胀压力加剧，并对低收入家庭造成较大冲击。

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2026年OfficeAgent工作流测评报告

2026年是智能体落地元年，各类现象级智能体产品加速涌现，依托大模型底座具备自主规划、多工具联动、长流程执行能力，全面渗透工业、政务、消费等各类场景。在智慧办公领域，智能体实现从单一文档生成向多任务串联、跨文件协同升级，大幅降低多任务切换成本，成为企业提效、用户减负的重要载体。

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2026年第二季度全球户用储能电池市场调研报告

储能电池将电能转化为化学能，并透过充放电循环储存能量，以便在用电高峰、电网波动或停电期间释放。作为电化学储能系统的核心，其支持可再生能源并网、电网削峰填谷及应急备用。与传统技术相比，其具备部署灵活、响应速度快及建设周期短的特点。随着材料创新及大规模生产，成本下降，技术成熟度提高。锂离子电池因能量密度高及循环寿命长而占据主导地位，而钠离子电池及其他新兴技术则扩大应用场景。

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2026年AI主权的权衡之道平衡管控力灵活性与风险研究报告

主权意味着能够清晰了解依赖关系，持续一致地加以治理，并在必要时调整方向而不影响业务运转。这正是“借助AI”与“受制于AI”的区别。领导者也越来越认识到，如果底层缺乏开放性，就无法达到这种管控水平。

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2026面向复杂知识的可信AI原生工作空间白皮书

生成式AI重塑了人与信息的交互方式，但在严肃的知识工作中，「会回答」与「能交付」之间仍存在一条清晰的鸿沟:答案缺少来源依据，过程无法复核，专业经验难以沉淀，团队协作缺少载体。Change正是为跨越这条鸿沟而设计的。

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2026典型区域绿电制氢模式研究

我国氢能产业正从试点示范加速迈入规模化发展阶段，绿氢已成为能源绿色低碳转型的重要发力方向，但其规模化落地仍面临成本居高不下、减排实效难以核验、区域布局适配性不足等现实制约。不同地区在可再生能源禀赋、电力系统结构、电网约束和用氢需求上的差异，决定了并不存在统一最优绿电制氢模式;若忽视额外性、时间匹配性与空间可交付性，可能出现“名义绿氢”与“真实减排”脱节的问题。因此，如何在不同区域条件下实现绿氢经济性与低碳性的协同统一，已成为绿氢产业高质量发展亟待解决的重要问题。

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2026各国政策驱动下全球新型储能产业发展形势及行业启示报告

地缘冲突持续扰动能源供给格局，各国加速推进能源自主与低碳转型。新型储能作为保障电网稳定、夯实能源安全的核心基础设施，市场需求旺盛，多技术路线成熟度持续提升。中、美、欧盟市场均呈现高速增长态势，中东地区和澳大利亚依托资源与政策红利成为新增长极。当前各国新型储能政策进入调整窗口期，补贴逐步退坡、欧美着力完善本土产业链，竞争格局由规模扩张转向技术、合规与综合服务能力。建议加快提升高质量产品供给，深度挖掘“新场景+新基建”应用潜力，打造适配不同地区的定制化新型储能产品与解决方案。

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2026出海手游+AI营销洞察报告

使用广大大洞察竞争对手的广告数据，可通过全球渠道、媒体、广告主的不同维度广告数据获取信息和灵感。我们覆盖超70个国家/地区，80+全球广告渠道。比如Facebook，X(原Twitter)，YouTube，TikTok,Unity等知名广告渠道，全部广告创意已经达到17亿级别，并保持小时级别更新频率。通过投放天数、展现曝光、热度、互动、人气值5大指标，我们可以快速定位出在投优质素材，为您提供实时的市场营销参考。

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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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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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