- 行業(yè)分類不限
- 金融產(chǎn)業(yè)
- 數(shù)字科技與電子通信
- 汽車產(chǎn)業(yè)
- 能源與公用事業(yè)
- 輕工制造與家電家居
- 礦產(chǎn)資源與金屬加工
- 生物醫(yī)藥與健康產(chǎn)業(yè)
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- 數(shù)字文娛產(chǎn)業(yè)
- 高端裝備與機(jī)械制造
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- 節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)
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- 造船與海洋工程
- 農(nóng)林牧漁與鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)
- 教育培訓(xùn)產(chǎn)業(yè)
- 交叉行業(yè)
- 全行業(yè)
-
人工智能行業(yè)專題（19）：從Nebius看新興云與開源模型Token優(yōu)化.pdf
- 4積分
- 2026/07/24
- 45
- 國信證券
研究背景與目的國信證券海外市場專題報告，聚焦Nebius作為全棧自研AI原生云代表廠商的商業(yè)模式與競爭壁壘，分析其如何通過"裸金屬算力→多租戶云→TokenFactory托管推理→智能代理層"的四層架構(gòu)，推動AI推理從閉源模型依賴向開源模型替代的結(jié)構(gòu)性遷移。核心數(shù)據(jù)Nebius脫胎于Yandex，繼承20年分布式基礎(chǔ)設(shè)施能力與上千名工程師團(tuán)隊；2025年底ARR突破12.5億美元，2026年全年營收指引30-34億美元，年底ARR目標(biāo)70-90億美元；簽約電力容量3.5GW，年底目標(biāo)4GW；毛利率從2025Q1的52%提升至2026Q1的74%；2026年資本開支指引200-250億美元。對比...
標(biāo)簽： 人工智能 云計算 開源模型 -
軟銀&Quantinuum-量子化學(xué)與拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析應(yīng)用場景時間線.pdf
- 7積分
- 2026/07/24
- 33
- 軟銀
研究主題本文檔為軟銀與Quantinuum合作的技術(shù)資料英譯中版本，聚焦量子計算在化學(xué)模擬與拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用場景時間線梳理。核心價值文檔系統(tǒng)呈現(xiàn)量子計算技術(shù)從實驗室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的演進(jìn)路徑，涵蓋量子化學(xué)分子模擬、藥物研發(fā)加速、金融風(fēng)控拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析等核心場景，對研判量子計算產(chǎn)業(yè)化節(jié)奏、捕捉技術(shù)-商業(yè)交叉拐點具有參考意義。Quantinuum作為霍尼韋爾量子解決方案與劍橋量子計算合并后的全球領(lǐng)先量子計算企業(yè)，其與軟銀的資本-技術(shù)聯(lián)動布局亦值得關(guān)注。
標(biāo)簽： 量子計算 人工智能 大模型 -
全球人工智能創(chuàng)新治理中心-人工智能行業(yè)：超級智能時代的風(fēng)險轉(zhuǎn)變與倫理應(yīng)對.pdf
- 8積分
- 2026/07/23
- 20
- 全球人工智能創(chuàng)新治理中心
研究背景與主題本文檔由全球人工智能創(chuàng)新治理中心發(fā)布，聚焦人工智能行業(yè)在邁向超級智能時代過程中面臨的風(fēng)險轉(zhuǎn)變與倫理應(yīng)對策略。報告系統(tǒng)分析了從通用人工智能（AGI）到超級人工智能（ASI）演進(jìn)過程中，技術(shù)能力躍升所帶來的安全風(fēng)險譜系變化，包括對齊問題、失控風(fēng)險、惡意使用及系統(tǒng)性影響等核心議題。核心內(nèi)容框架報告重點探討了超級智能時代的風(fēng)險治理范式轉(zhuǎn)型，涵蓋技術(shù)治理機(jī)制設(shè)計、國際協(xié)同監(jiān)管框架、倫理準(zhǔn)則構(gòu)建以及企業(yè)社會責(zé)任等維度。研究結(jié)合全球主要經(jīng)濟(jì)體的人工智能政策法規(guī)動態(tài)，提出面向未來的風(fēng)險預(yù)警體系與適應(yīng)性治理路徑，為政策制定者、產(chǎn)業(yè)界及研究機(jī)構(gòu)提供決策參考。研究價值該文檔屬于人工智能治理領(lǐng)域的前沿研...
標(biāo)簽： 人工智能 AI大模型 超級智能 -
前哨科技-2026年中國企業(yè)數(shù)字員工場景地圖與崗位重構(gòu)研究報告：從任務(wù)自動化到崗位、工作流與組織機(jī)制重構(gòu).pdf
- 9積分
- 2026/07/22
- 55
- 前哨科技
研究背景與主題本報告聚焦中國企業(yè)數(shù)字員工（DigitalWorkforce）的發(fā)展演進(jìn)，系統(tǒng)梳理2026年數(shù)字員工在各類業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用地圖，并深入探討數(shù)字員工技術(shù)從單一任務(wù)自動化向完整崗位替代、工作流重塑及組織機(jī)制變革的升級路徑。核心價值報告構(gòu)建了數(shù)字員工場景應(yīng)用矩陣，覆蓋財務(wù)、人力、客服、運營、IT運維等核心職能領(lǐng)域，分析不同崗位的可自動化潛力與重構(gòu)優(yōu)先級；同時研究數(shù)字員工對組織架構(gòu)、人機(jī)協(xié)作模式、績效考核體系及人才結(jié)構(gòu)帶來的系統(tǒng)性影響，為企業(yè)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資源戰(zhàn)略提供前瞻性框架和實施參考。
標(biāo)簽： 數(shù)字員工 人工智能 RPA -
國防軍工行業(yè)AI系列：瓶頸正逐漸向“連接”轉(zhuǎn)移，從CPO光互連方案看無源光器件發(fā)展趨勢.pdf
- 3積分
- 2026/07/22
- 48
- 廣發(fā)證券
研究背景與主題本文聚焦國防軍工行業(yè)與AI技術(shù)深度融合背景下的光互連技術(shù)演進(jìn)趨勢，核心探討AI算力網(wǎng)絡(luò)中瓶頸從"計算"向"連接"轉(zhuǎn)移的結(jié)構(gòu)性變化。核心內(nèi)容與分析框架報告以CPO（共封裝光學(xué)）光互連方案為切入點，系統(tǒng)梳理無源光器件的技術(shù)發(fā)展路徑與產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。CPO技術(shù)通過將光學(xué)引擎與交換芯片封裝集成，可顯著降低功耗、縮短信號傳輸距離，是突破傳統(tǒng)可插拔光模塊帶寬瓶頸的關(guān)鍵方向。研究深入分析無源光器件（如光波導(dǎo)、光纖陣列、連接器、分路器等）在CPO架構(gòu)中的核心作用，評估其技術(shù)成熟度、國產(chǎn)化替代空間及供應(yīng)鏈格局。研究價值為軍工電子及國防信息化領(lǐng)域的光通信產(chǎn)業(yè)鏈投資提供決策參考，同時揭示AI算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)...
標(biāo)簽： 光互連 CPO 無源光器件 -
聯(lián)通數(shù)智：2026面向Token（詞元）運營的大模型推理優(yōu)化技術(shù)白皮書.pdf
- 7積分
- 2026/07/21
- 73
- 聯(lián)通數(shù)智
研究背景隨著人工智能大模型技術(shù)的快速發(fā)展，基于Token（詞元）的運營模式成為大模型推理服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)方向。本白皮書由聯(lián)通數(shù)智發(fā)布，聚焦2026年面向Token運營的大模型推理優(yōu)化技術(shù)，系統(tǒng)闡述相關(guān)技術(shù)架構(gòu)與優(yōu)化路徑。核心內(nèi)容文檔涵蓋大模型推理過程中的Token生成機(jī)制、計算效率優(yōu)化、資源調(diào)度策略等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，探討如何在保障模型性能的前提下提升推理效率、降低算力成本，為電信運營商及企業(yè)級大模型服務(wù)部署提供技術(shù)參考。應(yīng)用價值該白皮書對推動大模型商業(yè)化落地、優(yōu)化AI算力資源配置具有重要實踐意義，尤其適用于需要大規(guī)模并發(fā)推理服務(wù)的行業(yè)場景。
標(biāo)簽： 大模型 算力 人工智能 -
愛分析發(fā)布2026年中國智能體記憶市場規(guī)模研究報告.pdf
- 3積分
- 2026/07/21
- 55
- 愛分析
本報告由愛分析發(fā)布，聚焦2026年中國智能體記憶市場。智能體（AIAgent）作為人工智能領(lǐng)域的前沿方向，其記憶能力是實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)處理、個性化交互與持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化的核心支撐。報告系統(tǒng)分析了智能體記憶市場的規(guī)模測算、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，涵蓋短期記憶、長期記憶、外部記憶存儲等關(guān)鍵技術(shù)路徑，以及智能體記憶在客戶服務(wù)、知識管理、自動駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域的商業(yè)化落地進(jìn)展。核心價值報告為產(chǎn)業(yè)參與者提供了智能體記憶市場的量化預(yù)測與競爭格局分析，幫助技術(shù)廠商、投資機(jī)構(gòu)及企業(yè)用戶把握AIAgent基礎(chǔ)設(shè)施的投資機(jī)會與戰(zhàn)略方向，理解記憶技術(shù)對智能體智能化水平的關(guān)鍵作用。
標(biāo)簽： 智能體 AI大模型 人工智能 -
大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會：2026本體智能研究報告.pdf
- 4積分
- 2026/07/21
- 64
- 大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會
研究背景與主題本報告由中國信息通信研究院下屬大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會編制，聚焦"本體智能"這一新興技術(shù)概念，系統(tǒng)研究其技術(shù)內(nèi)涵、體系架構(gòu)與發(fā)展路徑。本體智能是人工智能領(lǐng)域的前沿方向，強調(diào)將知識本體（Ontology）與機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)深度融合，構(gòu)建具備結(jié)構(gòu)化知識理解、邏輯推理與自主決策能力的智能系統(tǒng)。核心價值報告從技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)視角出發(fā)，梳理本體智能的技術(shù)框架、關(guān)鍵能力層級與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景，為人工智能技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)提供理論支撐與實踐指引，助力我國在認(rèn)知智能與知識工程領(lǐng)域的自主創(chuàng)新與生態(tài)建設(shè)。
標(biāo)簽： 本體智能 人工智能 大模型 -
2026工業(yè)4.0與人工智能向領(lǐng)軍者學(xué)習(xí)報告-凱睿德制造.pdf
- 7積分
- 2026/07/21
- 40
- 凱睿德制造
本報告聚焦工業(yè)4.0與人工智能的深度融合實踐，系統(tǒng)梳理全球制造業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗與智能化升級路徑。報告以"向領(lǐng)軍者學(xué)習(xí)"為核心視角，深入分析人工智能技術(shù)在智能制造場景中的創(chuàng)新應(yīng)用，涵蓋智能工廠建設(shè)、生產(chǎn)流程優(yōu)化、質(zhì)量管控提升、供應(yīng)鏈協(xié)同等關(guān)鍵領(lǐng)域。核心價值報告結(jié)合凱睿德制造在MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）領(lǐng)域的專業(yè)積累，為制造企業(yè)提供可借鑒的數(shù)字化實踐框架，探討AI驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)、自適應(yīng)生產(chǎn)、智能決策等前沿應(yīng)用，助力中國制造業(yè)把握工業(yè)4.0時代機(jī)遇，加速實現(xiàn)智能化、柔性化、綠色化轉(zhuǎn)型升級。
標(biāo)簽： 工業(yè)4.0 人工智能 智能制造 -
前哨科技：2026年企業(yè)AI工作流重構(gòu)研究報告：從個人提效到流程再設(shè)計.pdf
- 8積分
- 2026/07/21
- 35
- 前哨科技
研究背景與核心議題本報告由前哨科技發(fā)布，聚焦2026年企業(yè)AI工作流重構(gòu)趨勢，研究主題從個人層面的AI提效工具應(yīng)用，升級至企業(yè)級業(yè)務(wù)流程的系統(tǒng)性再設(shè)計。報告探討生成式AI與大模型技術(shù)如何深度嵌入企業(yè)運營核心環(huán)節(jié)，推動組織架構(gòu)、協(xié)作模式與業(yè)務(wù)邏輯的全面變革。研究價值與內(nèi)容方向報告核心在于分析AI工作流重構(gòu)的方法論與實踐路徑，涵蓋智能體（Agent）編排、自動化決策系統(tǒng)、人機(jī)協(xié)作范式等關(guān)鍵領(lǐng)域，為企業(yè)管理者提供從技術(shù)投入到業(yè)務(wù)價值轉(zhuǎn)化的系統(tǒng)性框架，助力企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中構(gòu)建差異化競爭優(yōu)勢。
標(biāo)簽： 人工智能 AI大模型 企業(yè)工作流 -
上海市人工智能行業(yè)協(xié)會：2026科學(xué)計算與AI4S基礎(chǔ)設(shè)施白皮書.pdf
- 8積分
- 2026/07/21
- 46
- 上海市人工智能行業(yè)協(xié)會
研究背景與核心主題本白皮書由上海市人工智能行業(yè)協(xié)會發(fā)布，聚焦2026年科學(xué)計算與AI4S（AIforScience，人工智能驅(qū)動科學(xué)研究）基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展藍(lán)圖與建設(shè)路徑。文檔系統(tǒng)梳理了人工智能技術(shù)在科學(xué)研究領(lǐng)域的深度應(yīng)用趨勢，探討科學(xué)計算與AI融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。核心價值與內(nèi)容要點白皮書重點分析AI4S基礎(chǔ)設(shè)施的算力支撐、數(shù)據(jù)資源、算法平臺及工具鏈等核心要素，涵蓋高性能計算、智能計算中心、科研數(shù)據(jù)治理、跨學(xué)科協(xié)作平臺等關(guān)鍵領(lǐng)域，為科研機(jī)構(gòu)、算力服務(wù)商及政策制定者提供戰(zhàn)略參考與實施指南，推動人工智能賦能基礎(chǔ)科學(xué)研究與原始創(chuàng)新。
標(biāo)簽： 人工智能 科學(xué)計算 AI4S -
2026生成式AI時代的信任問題調(diào)研報告-Meltwater融文.pdf
- 7積分
- 2026/07/21
- 32
- Meltwater融文
研究背景與主題本報告由Meltwater融文發(fā)布，聚焦生成式AI時代下的信任問題，通過調(diào)研分析公眾、企業(yè)及媒體對生成式AI技術(shù)的信任態(tài)度與核心關(guān)切。報告涵蓋生成式AI在內(nèi)容生產(chǎn)、信息傳播、商業(yè)應(yīng)用等場景中的信任挑戰(zhàn)，探討技術(shù)透明度、信息真實性、數(shù)據(jù)隱私、倫理責(zé)任等關(guān)鍵議題。核心價值報告為企業(yè)在生成式AI應(yīng)用中的風(fēng)險管控、品牌聲譽管理及公關(guān)策略提供數(shù)據(jù)支撐與決策參考，助力理解AI技術(shù)快速發(fā)展背景下的社會信任動態(tài)與輿論環(huán)境變化。
標(biāo)簽： 生成式AI 人工智能 信任問題 -
2026智果AgentArts智能體平臺智能體運營運維報告-華為云.pdf
- 25積分
- 2026/07/21
- 29
- 華為云
該報告為華為云發(fā)布的2026年智果AgentArts智能體平臺運營運維報告，聚焦智能體（Agent）技術(shù)在云平臺上的運營實踐與運維管理。報告涵蓋智能體平臺的架構(gòu)設(shè)計、智能體生命周期管理、運營指標(biāo)體系、運維監(jiān)控策略及優(yōu)化路徑等核心內(nèi)容。核心價值作為人工智能大模型落地應(yīng)用的重要載體，智能體平臺的技術(shù)成熟度與運營效率直接影響企業(yè)AI轉(zhuǎn)型成效。該報告系統(tǒng)總結(jié)了華為云在智能體部署、調(diào)度、監(jiān)控、治理等方面的實踐經(jīng)驗，為行業(yè)提供智能體平臺化運營的方法論參考，助力企業(yè)提升AI智能體的規(guī)模化應(yīng)用能力與穩(wěn)定性保障水平。
標(biāo)簽： 智能體 人工智能 云計算 -
2026華為AIFW技術(shù)白皮書-華為.pdf
- 8積分
- 2026/07/21
- 35
- 華為
華為AI技術(shù)戰(zhàn)略前瞻該白皮書為華為發(fā)布的2026年度AI技術(shù)展望文件，聚焦AIFW（AIFramework）技術(shù)體系，系統(tǒng)闡述華為在人工智能基礎(chǔ)軟件框架、大模型訓(xùn)練推理優(yōu)化、昇騰算力生態(tài)及全棧AI解決方案方面的技術(shù)路線與產(chǎn)業(yè)規(guī)劃。核心價值文檔涵蓋AI框架技術(shù)創(chuàng)新、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型路徑等核心議題，代表華為在國產(chǎn)AI基礎(chǔ)軟件與硬件協(xié)同領(lǐng)域的前沿布局，對信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、算力網(wǎng)絡(luò)及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要參考意義。
標(biāo)簽： 人工智能 AI大模型 算力 -
2026AI賦能下的未來教育必備核心能力研究報告.pdf
- 4積分
- 2026/07/21
- 31
- 其他
本報告聚焦AI技術(shù)快速發(fā)展背景下教育領(lǐng)域的變革趨勢，深入分析人工智能尤其是大模型技術(shù)對傳統(tǒng)教育模式的重塑作用。核心內(nèi)容：探討AI賦能下未來教育所需的核心能力框架，包括數(shù)字素養(yǎng)、批判性思維、創(chuàng)造力、協(xié)作能力等關(guān)鍵維度，以及教育機(jī)構(gòu)與學(xué)習(xí)者如何應(yīng)對技術(shù)變革、構(gòu)建新型能力培養(yǎng)體系。研究價值：為教育政策制定者、學(xué)校管理者、教育科技企業(yè)及學(xué)習(xí)者提供前瞻性指引，助力把握AI時代教育轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵方向與實踐路徑。
標(biāo)簽： 人工智能 教育 大模型
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