新一代人工智能持续引发全球政界、学术界和产业界的高度关注。本文以科学引文索引数据库2013-2018年收录的33460篇高质量文献作为研究对象，对世界人工智能研究的发文趋势、储量分布、技术热点、产研融合等方面进行知识图谱分析。研究发现，人工智能高质量发文量呈现整体上升趋势，中国、美国和英国的知识储量全球领先；关键词热点包括神经网络、分类算法、遗传算法、特征选择、支持向量机、聚类算法、数据挖掘、深度学习等；产业界以微软、IBM、谷歌研发实力最为深厚，其中，微软与中国地区学术合作较多。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
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当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。
土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年，全球人口预计将达到97亿，农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场)，农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地，土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁，给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。
我国半导体行业在周期波动背景下规模保持增长，供给侧在政策支持与补库存推动下韧性 增强，结构性分化依然显著；需求侧方面，我国已具备全球领先的市场规模优势，需求增长动 能正由传统消费电子转向 AI 算力和新能源汽车，国产替代成效持续显现，结构性错位仍待改 善，需关注 2026 年购置税减免退坡对新能源汽车产业链景气度的影响。产业链上、中、下游 议价能力分化明显，总体呈现金字塔格局。
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