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工业场景数据要素应用参考指引

为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署,加快释放工业数据要素价值,促进数据要素赋能新型工业化,特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等5个环节,凝练出23个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果,为工业企业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。

  • 2026-06-03
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具身智能机器人和移动通信技术研究报告2025

人工智能技术正加速与实体经济深度融合,走向物理世界。在这一进程中,具身智能机器人作为能与环境进行实时交互与操作的智能实体,已成为推动新一轮产业变革的核心力量。其实现规模化、高级智能应用的关键,在于与移动通信技术的深度协同。通过充分挖掘并引入面向具身智能机器人的大上行带宽、超低时延、超高可靠等核心增强特性,将推动网络向可重构、自适应的智能架构演进,为机器人群体提供性能强大、稳定可靠且高度智能的连接服务。

  • 2026-06-03
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科技行业AI从数字网络走进物理世界:人形机器人是否会复刻新能源汽车发展路径?

市场空间:从新能源汽车看人形机器人产业跃迁路径,十年百倍。 根据赛迪数据,2025 年全球人形机器人市场出货量约 1.7 万台,迈 入初步规模化的转折期。从本质上看,人形机器人与新能源汽车在 底层技术架构具有高度同源性,均遵循“感知-决策-执行”的闭环逻 辑,以及“概念发布-原型验证-小批量试产-大规模量产”的产业化 路径。结合供应链建设、政策引导及资本市场等方面对比,我们认 为当前人形机器人大致相当于新能源汽车在 2018-2020 年之间的发 展阶段,在 2026 年有望迎来出货量的爆发。

  • 2026-06-03
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面向保险业的金融云一体化服务能力研究

云计算作为数字金融的关键底座,正深度赋能金融行业数字化转型与高质量发展。在中央金融工作会议“五篇大文章”战略指引下,保险业作为金融体系的重要组成部分,其数字化、云化进程持续提速,上云用云从非核心业务向核心系统延伸,从基础资源租用向一体化服务演进,对金融云的安全合规、灾备能力、定制化服务与全生命周期成本管控提出了更高、更细分的要求。

  • 2026-06-03
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易观-重构与崛起:OpenClaw时代的中国Agent产业生态报告

OpenClaw(前身为ClawdBot/Moltbot),由奥地利开发者打造,是一个开源的本地优先(Local-First)AI Agent框架。在2025年底至2026年初短短数月内,其GitHub星标从数万飙升至超315K,登顶全球开源项目榜首。OpenClaw的爆发不是单一技术突破的结果,而是三股技术洪流汇聚的临界点一一大模型推理可靠性的质变(Function Calling成功率大幅提升)、硬件部署平民化、以及开源生态的自我增强效应。这三点共同让AIAgent“实验室玩具“真正走向了"可用的数字员工”。

  • 2026-06-03
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中国紧固件行业现状与未来趋势研究报告

中国紧固件行业正处于规模红利消退与全球价值链重构的剧烈阵痛期。尽管2024年中国紧固件出口总额达114.74亿美元,但“量增价跌”的结构性矛盾预示着传统路径已至天花板。随着新能源汽车渗透率冲击61%以及具身智能机器人赛道的开启,下游市场对紧固件的需求已从“斤两计价”转向“系统可靠性单元”的深度博弈。

  • 2026-06-03
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2025国家医保谈判药品落地现状和地方实践经验研究报告

创新药产业是提升疾病诊疗水平、改善患者健康结局、推动医药产业高质量发展的重要支撑。2026年政府工作报告将生物医药列为新兴支柱产业,强调要“推动创新药和医疗器械高质量发展”,并首次提出加快发展商业健康保险,以增强支付能力、满足群众多元用药需求;“十五五”规划进一步明确,要优化创新药和临床急需药品审评审批,健全医保支持创新药和医疗器械高质量发展的机制,完善创新药目录,并鼓励商业保险扩大创新药支付范围。

  • 2026-06-03
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2025年全国民航航班运行效率报告

2025年全国民航实际保障各类飞行647.39万班次,日均17737班次,同比增长4.68%。国内客运航班量为481.43万班次,日均13190班次,同比增长1.65%;国际客运航班量71.01万班次,日均1946班次,同比增长16.32%。其中,全国航空公司客运航班班次排名前三位的为东航、南航、国航,分别为85.93万班次、80.24万班次、56.01万班次。

  • 2026-06-03
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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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2026综合算力全景分析

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