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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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2026未来实验室的自动化演进路径白皮书

当今实验室面临着双重压力:既要提供更快速、更精准的实验结果,又要应对日益严苛的监管要求、不断攀升的复杂性,以及长期存在的专业人才短缺问题。传统的手动操作流程已愈发难以跟上现代实验室的需求步伐,这迫使各大企业和机构纷纷将目光投向自动化技术,并将其视为潜在的解决方案。

  • 2026-06-02
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2026年AgenticAI原生转型指南ISV的技术重构与全栈赋能路径

AgenticAI技术的规模化渗透,正推动全球软件行业价值重构与格局分化,ISV的发展逻辑已从传统功能迭代转向AI原生重构,战略转型成为顺应趋势的必然选择。企业对AI的诉求已从成本节约升级为创新驱动,以差异化竞争实现内生增长,但ISV面临从POC到生产的规模化落地障碍,涵盖产品适配、性能平衡、安全管控及幻觉风险等核心难题。

  • 2026-05-15
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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

  • 2026-04-14
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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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转型瓷砖行业:探索印度瓷砖产业

截至2024年,印度是全球第二大陶瓷砖生产国、 消费国和出口国。2024财年,印度陶瓷砖产业市 值达到6200亿卢比(约69.9亿美元),国内消费 量约为2000万平方米,价值约4200亿卢比(约47 .3亿美元),出口量达5900万平方米,价值2000 亿卢比(约22.5亿美元)。这一成功建立在技术 创新、多元化和政府持续支持等坚实基础之上, 引领着数字化转型和持续增长。

  • 2026-02-05
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磁力重构未来——透视变压器行业高增长背后的政策红利与技术升级逻辑

变压器是一种基于电磁感应原理,将交流电能从一个电路传递到另一个电路,同时可以改变电压、电流和阻抗的静止电气设备。其核心工作 原理是互感现象,当原绕组(初级线圈)通入交变电流时,会在铁芯中产生交变磁通,该磁通穿过副绕组(次级线圈),根据电磁感应定律,副 绕组会感应出交变电动势,从而实现电能的传递与电压/电流的变换。变压器行业主要广泛应用于电力、能源、交通、建筑、工业等领域,是衔接 电力系统发电、输电、配电、用电全环节的关键制造业细分领域。

  • 2026-02-05
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2025年全球电力技术创新与应用报告

技术创新正以前所未有的驱动力推动全球能源革命进程。在“碳中和”愿景与保障能源安全供应的双重驱动下,新型电力系统的建设进程持续加速,各类电力技术不断实现创新突破并投入工程应用。本报告在跟踪分析近年来发电、输电、储能、电氢耦合、电力脱碳、数智化等全球能源互联网六大关键技术领域的最新发展动态的基础上,总结提出 2025 年各类技术的发展趋势。总体上看,全球电力技术的创新与应用呈现出清洁发电技术加速迭代、化石能源发电低碳转型、电网互联互通与灵活性不断提升、能源技术与数智化技术双向赋能的格局。

  • 2025-11-07
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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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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

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

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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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