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具身智能(人形机器人)产业发展蓝皮书(2026年)

当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

  • 2026-08-05
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纺织可再生能源投资可行性研究报告

随着全球气候变化挑战日益严峻,减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月,在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上,全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA),承诺采取一致行动,力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%,显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据,2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨,占全球总排放的0.6%,其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。

  • 2026-08-05
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个人云盘智能化发展研究报告(2026年)

个人云盘在4G移动互联网高速发展时期迎来规模化普及。伴随 云计算、移动通信等技术迭代升级,个人云存储需求显著增长,推动 云盘产品汇集亿级用户,形成了用户数字资产的云存储中枢,构建了 数字生活的云生态。当前,人工智能技术发展日新月异,大模型综合 性能不断提升,技术应用门槛和成本降低趋势明显,AI普惠化进程加 速,驱动个人云盘向智能化方向演进。

  • 2026-08-05
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高温热泵技术研发及工业应用前景

全球工业能耗占到总能耗的37%,其中2/3用于工业供热,长期依赖于化石能源,节能降碳潜力巨大。 能源供给侧实现清洁能源发电和能源消费侧实施全面电气化是实现碳达峰碳中和目标的重要路径。热泵是实现能源消费侧高效电气化的重要技术手段,IEA发布的《2050年净零排放:全球能源行业路线图》指出,至2045年50%用热需求须由热泵满足;IRENA发布的《2022年全球热泵产业调研报告》指出,在目前的碳中和框架下,需要把工业 电力消耗占比从2019年的26%提高到2050年的35%,高温热泵数量需要增长100倍,要达到8000万台。

  • 2026-08-05
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电动重卡规模化推广的补能安全瓶颈及突破路径

车百智库研究院(车百智库)是由权威行业机构、产业链头部企业共同发起成立的专业研究平台。平台坚持“面向政府和行业,服务战略与决策”的宗旨,围绕汽车电动化、智能化、网联化、绿色化、国际化以及能源变革、交通变革、城市变革等多个方向开展研究及交流活动,支撑政府、企业政策制定和战略决策,致力于打造服务政府、服务行业、服务企业、服务社会的权威新型行业智库,推动汽车产业高质量可持续发展。

  • 2026-08-05
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低空城市治理白皮书2026迈向时空治理新范式

城市,是人类文明的核心载体,也是国家治理体系的神经末梢。千百年来,从坊市制到街巷 制,从网格化到数字化,城市治理的形态几经迭代,但始终未曾脱离一个基本约束一-所有的治理活动,都在地面这张二维平面上展开。进入21世纪第三个十年,中国城市发展迎来历史性拐点:城镇化从高速增长转向稳定发展,城市建设从大规模增量扩张转向存量提质增效。存量时代的到来,让传统二维平面治理的结构性矛盾集中爆发:一线治理人力持续收缩,地方财政空间持续收窄,而精细化治理、韧性城市建设的标准却持续抬高。治理需求在升级、治理供给在收缩, 缺口之间,传统人力密集型治理模式已逼近效能天花板。

  • 2026-08-05
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大型语言模型管理指南

近年来,人工智能技术快速发展,大模型、生成式人工智能等产业领域发展活跃,加速推动人工智能产品或服务技术研发与产业落地已成为社会各方关注的重点。2024年6月工信部、网信办等四部委联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》,其中明确提出“加快构建满足人工智能产业高质量发展和‘人工智能+’高水平赋能需求得标准体系”,并将管理标准纳入基础共性标准 进行明确要求:“规范人工智能技术、产品、系统、服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求和评

  • 2026-08-05
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全球宏观经济2026上半年回顾与下半年展望:全球K型经济下的转向

2026上半年全球最重大的黑天鹅事件莫过于美伊冲突。冲突爆发后,霍尔木兹海峡遭遇双方封锁,能源、化肥、化工供应链断裂,工厂无法正常开工,引发物价高企。各大央行从2025年宽松逐步转向收紧,导致全球面临滞涨风险,多个国际经济机构下调2026年全球经济增速预期,2026年经济增速很可能放缓至2.8%左右,创2021年新低,全球通胀水平可能从2025年4.1%攀升至4.4%。随着中东地缘局势趋向缓和,2027年全球经济增速有望反弹至3%左右,通胀率可能回 落至3.7%

  • 2026-08-05
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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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智能体治理研究报告(2026年)

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2026综合算力全景分析

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