2025中国人工智能学会系列白皮书--棋盘上的人工智能

计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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2026多模态大语言模型技术发展报告

人工智能的发展正进入一个以多模态融合为核心标志的新纪元。继大型语言模型(Large Language Models，LLMs)在自然语言处理领域取得革命性突破之后AI研究的焦点正迅速转向能够同时理解和生成文本、图像、音频、视频乃至更复杂模态信息的统一模型。2025年我们见证了多模态大语言模型的爆发式增长其技术迭代速度和能力边界的拓展远超预期，深刻地重塑着人机交互的范式、内容创作的流程以及科学研究的边界。

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2026年AI消费硬件产业报告

人类历史上，每一次计算范式的转变，都会重塑人机关系的边界。个人电脑将计算能力从机房带到桌面，智能手机将互联网装入口袋，云计算则使算力成为可按需获取的公共资源。而当下正在发生的AI能力向终端的加速下沉，代表着一种更为根本的变化:AI不再只是外部工具的叠加，而是深度融入产品的核心逻辑，使终端设备从被动执行指令的工具，逐步演化为能够理解需求、主动响应的智能体终端。

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中国定制客运发展报告（2024）

随着我国道路客运行业转型升级的深入推进，班车客运定制服务(以下简称定制客运)发展模式和路径日益清晰。定制客运线路规模持续扩张，服务广度与深度显著提升，涌现出一批特色服务品牌，展现了强劲的发展韧性与创新活力，有力地满足了人民群众优质便捷的出行需求。

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中国分布式光伏韧性发展路径：2026与2027年展望报告

落基山研究所(Rocky MountainInstitute,RMI)成立于1982年，是一家立足市场、独立运作的专业智库，致力于通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型，构建繁荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作，推动战略性投资，以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源浪费、并提升可负担清洁能源的可及性，在保障能源安全和经济效益的同时，携手共创可持续的美好愿景。目前，落基山研究所的研究和实践已覆盖全球50余个国家和地区。

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中国用户侧储能发展报告2025（摘要）

根据寻熵研究院基于公开项目信息的追踪统计，2025年1-10月，我国用户侧储能项目的新增并网项目超1600个，装机规模5.6GW/12.4GWh，项目数量和装机规模同比分别增长26%和86%。2025年用户侧储能单月平均新增并网规模已经超过1GWh。

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“十四五”期间“双一流”建设成效分析报告

本报告以“十四五”期间全国“双一流”高校已公开的第二轮“双一流”建设高校整体建设方案为基础，重点汇总“双一流”高校的中长期远景建设目标、2021一2025年整体建设目标、一流学科体系建设目标，全面呈现“双一流”高校的差异性定位及发展蓝图。此外，从“国内学科建设”与“全球ESI排名”两大核心维度展开系统性分析，同时对比两轮“双一流”建设中高校在两重维度下的实际进展，进而全面梳理“双一流”高校在学科竞争力与全球学术影响力方面取得的实际成效。

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2025年AI+Agent，重塑招聘新生态报告

三大核心产品，从工具到直接交付价值传统HR工具是更好地完成招聘流程，而牛招AI智能体是更好地完成招聘目标为组织找到最能创造业务价值的人才

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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。