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2025年消费者趋势研究报告:重返县域 新周期里的理智与情感

2021至2022年,我们走访10个县城,完成13位居民的深度访谈,并在495个县域回收超1600份有效问卷,初步建立起对县域中青年消费者的理解。 随后的三年里,县域在公共讨论中的能见度显著提升。伴随着关注而来的,是一个更为复杂、也更显张力与矛盾的县域形象。

  • 2026-02-05
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2025年智能网联汽车供应链网络安全研究报告

随着信息技术的迅速发展和智能网联汽车产业的日益成熟,汽车行业的智能 化与网联化逐渐成为全球汽车产业革新的核心动力。智能网联汽车不仅仅是传统 汽车的延伸,更是在智能硬件、人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合下, 向更高层次进化的智能体。然而,智能网联汽车的快速发展带来了新的挑战,特 别是在网络安全领域。智能网联汽车不仅是物理产品,更是信息、数据和服务的 集合体,其系统架构高度复杂,涉及的技术层面繁多,涵盖了自动驾驶、车载通 信、车联网、数据共享等多方面内容。因此,保障其在复杂网络环境中的安全性, 成为产业链上游和下游企业无法回避的重要问题。

  • 2026-02-05
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2025年中国互联网广告营销趋势报告

迄今,《2025 年中国互联网广告营销趋势报告》(以下简称《报告》)的连续发布来 到了第十个年头。我们继续秉承着树立客观视角的原则与建立行业分析标杆的愿景,忠实记 录和发现互联网营销发展轨迹,旨在与业内同仁共同探索互联网服务推动实体经济发展的新 方向,也为中国互联网营销产业提供一份全面且具连续性的发展概要。《报告》已成为每年 伊始,政府主管部门、国内外行业机构、品牌企业、专家学者、互联网从业者等了解我国互 联网营销发展最新状况的重要参考。

  • 2026-02-05
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2025年中国乡村青少年STEM活动的成效及其影响因素研究项目调查报告

本文是中国科协—联合国儿童基金会“追光行动—乡村青少年科学素养提升”项目中的 《中国乡村青少年 STEM 活动的成效及其影响因素研究》的基线调查结果报告。基线调查旨 在通过问卷法收集并分析数据,从科学素养的角度呈现 3 个试点县乡村青少年的 STEM 学习现 状,分析乡村青少年科学学习的特征及存在的问题,初步分析乡村青少年性别、家庭背景等方 面的因素对其科学学习的影响。基线调查结果一方面为本研究划定调查对象的基线水平,为后 续的中期和终期调查奠定基础;另一方面,调查结果对于项目在试点地区投放具有针对性的校 内外学习资源提供参考。

  • 2026-02-05
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2025设计定义循环:中国塑料包装可回收设计标准的现状与前路洞察简报

在全球加速应对塑料污染的背景下,“以设计为导向”已成为包装治理的主流趋势。多个国际标准体系均将包装的可回收性设计作为核心要求,欧盟于2024年正式通过的《包装与包装废弃物法规》(PPWR)中明确规定:到2030年,所有包装在上市前必须具备“设计可回收”能力,从2035年起,还需评估现实中的规模化回收能力。而在中国,随着绿色设计的理念被纳入国家“双碳”战略,塑料包装设计相关的政策及行业标准也在持续加速。

  • 2026-02-05
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2025手术机器人白皮书-价值与未来

MedRobot是思宇MedTech旗下专注于手术机器人领域的专业内容品牌。我们长期面向临床专家、工程团队、企业决策者与投资机构,提供关于手术机器人技术演进、临床应用价值、产业链趋势、监管与支付变化等系统化信息。

  • 2026-02-05
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2025新能源汽车安全认知报告

回顾 2025 年,中国新能源汽车产业全面迈入市场驱动 新阶段,产业规模、技术迭代速度与市场渗透率均领跑全球。 我国已实现在电池、电机、电控等核心“三电”领域全产业 链自主可控,电池回收体系建设同样位居全球前列。产业政 策持续优化,从初期购置补贴、税收优惠,逐步转向充换电 基础设施补强、车网互动(V2G)技术推广及燃料电池示范 城市群建设,推动产业向高端化、智能化与绿色化深度转型。 这一系列进展,标志着中国新能源汽车产业发展重心已从规 模扩张转向质量提升与技术创新,也对全行业的安全管理体 系与公众安全认知提出了更为紧迫的要求。

  • 2026-02-05
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2025年Al治理报告:回归现实主义(腾讯研究院)

如果说前两年全球对AI的态度还夹杂着“末日恐惧”,那么2025年,风向已彻底改变。全球AI治理正在经历一场深刻的“去理想化”进程。面对技术与产业的双重压力,各主要经济体不约而同地调整了身位:治理的重心从“防范假设性的末日风险”,迅速转移到了“释放现实的产业潜能”。2025年,不再是关于如何按下“暂停键”,而是关于如何在高速行进中完成“换挡”。

  • 2026-02-05
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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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2026综合算力全景分析

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