西安交通大学管晓宏:零碳智慧能源系统与能源革命10 积分 | 41 页 | 12.72 MB | 10 月前3
2025年DeepSeek手册:DeepSeek给我们带来的创业机会不相信? 大模型是一场工业革命,将重塑所有产品和业务。你相不相信? 不拥抱AI的组织和个人,会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信? 建立AI信仰 6 政企、创业者必读 大模型不是泡沫,而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术,人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命,为高质量发展注入强大动能 走入千家万户、百行千业,才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑,并没有带来工业 革命,因为只有少数人用 • IBM甚至声称,全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 万户、百行千业 当年的电脑 当今的大模型 • 如果需要十万或百万张卡起玩,就无法 产生工业革命 • 只有把大模型拉下神坛,让大模型走进 千家万户、百行千业,才能掀起新一轮 工业革命 12 政企、创业者必读 把人工智能从不可用、凑合用,变成大家都能用、都爱用 推动市场加速发展,在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI 中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家, 加速了中国爆 发AI产业革命的步伐 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 32 ——掀起新一轮AI科普教育 认知决定行动,这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没 政企、创业者必读 开源改变行业格局,建立强大生态10 积分 | 76 页 | 5.02 MB | 10 月前3
UMU:2025年AI赋能企业变革-人才先行白皮书人才先行 01 AI 的迅猛发展,正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮,这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明,到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而,这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示,2024 年 本身并不能直接带来生产力的变革和效率的提升。因为 AI 没有特定的目的性,需要人类的引导和驾驭才能发挥其真正的潜能。如果说 AI 是人类能 力的延伸,那么人类则是 AI 潜能的放大器。 因此,个体的 AI 应用能力是才是这场生产力革命的关键。只有当员工能够有效利用 AI 工 具,才能真正释放 AI 的专业潜力,实现生产力的飞跃。 AI 的 使用和普及 效率绩效的 提升 有能力 驾驭 AI 的个体 17 为什么我使用 AI AI 成为专家型的伙伴和业务助理。掌握 AI 力就是 解锁大模型的专家能力,是这个时代保持竞争力和创造力的核心素养。 ——李东朔 22 在 AI 的快速发展中,企业应以长远的视角来看待这场技术革命。在当前经济环境下,许多 中小型企业面临降本增效的压力,这无疑是生存的首要任务。然而,从中长期来看,AI 的 真正价值远不止于提高效率或降低成本,更在于通过人才赋能,创造更大的社会和经济 价值。因此,企业应将10 积分 | 24 页 | 34.62 MB | 10 月前3
2025企业智能化转型 2.0 时代 指南再到面向不同客群的智能解决方案领域的 "一擎 三箭" , 全方位勾勒出人工智能蓬勃发展的壮丽画卷, 为新质生产力的茁壮成长 培土施肥。 从企业的实践与探索中, 我们也看到, 与以往的技术革命不同, 此次 AI 带 来的革命是一场全方位的变革。 它并非仅靠单一技术的突破来驱动, 而是技术、 产品与生态的协同共进。在技术层面,深度学习、 机器学习、自然语言处理等前 沿技术不断迭代创新, 为 AI 应用提供了坚实的基础; 了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力 量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于 智能化产品、方案和服务的迫切需求也成为这场革命的重要驱动力。技术创新与 企业应用在智能化转型的道路上相向而行, 双向奔赴, 这个过程中, 一站式 partner 性质的长期陪伴尤为重要, 它将带领技术与企业共同奔赴, 共创更高价 为时代浪潮激动之余 .............. 3 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 1 —、企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。10 积分 | 72 页 | 1.95 MB | 10 月前3
2025年自动化人工智能报告入理解人工智能。为何?因为人工智能技术扩散的速度 前所未有,且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会,包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式,以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命,因为它既是一种技术, 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 每个领域得到应用,并对所有相关的人和事物产生网 络效应。其影响已经显现,随着公司继续扩大AI规模 ——并将生成式AI作为变革的催化剂——它将解决新 为了帮助商业领袖为即将到来的变革之旅做好准备,今 年的技术愿景是对这一自主宣言的深入调查。我们的趋 势分析探讨了随着生成式人工智能在客户体验、技术开 发、物理世界和劳动力维度上产生涟漪效应,将会发生 的商业转型和信任革命。 二进制的宇宙大爆炸 追踪语言模型与代理系统相结合的 出现,以及它们对构建软件和创造新数字生态系统的传 统带来的挑战。这是软件工程领域的一个重新定义的时 刻,自Ada Lovelace为查尔斯·巴贝奇的分析机编写第一 经历。并且其他精明的企业也开始认识到,他们也需 要从更大的视角去考虑——不仅仅是立即的AI应用案 例(虽然它们很有价值),还要看到技术中正在发生 的更深刻的转变,这将为他们的人工智能未来奠定基 础。 这是代理商挑战现有技术常规的许多革命性方法之一。 微软正在通过多种途径探索基于自然语言的代理商:编 写协同飞行员,从而改变开发者效率的标准;代理商 比那些静态等待周期性指标来引发变化的阶段过渡期更 长。现在是时候停止将技术视为一个工具,而将其视为10 积分 | 66 页 | 5.50 MB | 10 月前3
2025食品饮料行业AI转型白皮书-甲子光年-82页AI转型白皮书 洞见AI新机遇 当下,全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧,叠加气候与资源约束,传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时,以人工智能为核心的新一代数字技术,正穿透从田 间到餐桌的全产业链条,为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进10 积分 | 82 页 | 17.71 MB | 10 月前3
新战略咨询:2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书融合、能源突破,实现从“功能执行”到“自主进化”的跨越。其发展不仅依赖单一技术进步, 更需跨学科协同,最终推动移动机器人在工业制造、仓储物流、商用服务等场景的泛在化应用。 其中,作为动力系统核心的电机与减速机,其发展也将围绕效率革命、智能重构、生态协同三 大核心方向展开,技术创新与产业变革将深度融合,推动机器人从 “工具” 向 “智能体” 进化。 《2025 智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书》旨在为本体企业提供选型思考,10 积分 | 28 页 | 18.73 MB | 9 月前3
爱分析:2025年流程智能化应用实践报告IT 研发成本、运维成本都实现大幅下降。 2. 宏观经济承压,流程智能化是降本关键 全球经济增长放缓、通胀压力高企,企业利润空间持续收窄,倒逼企业必须通过流程智能化实现 “刀刃向内”的降本革命。 在显性成本层面,流程智能化通过自动化直接压缩资本开支。例如,美的集团对于供应链流程进行 智能化改造,可以显著降低库存周转天数。在隐性成本层面,AI 驱动的合规与风险审查成为核心10 积分 | 24 页 | 8.61 MB | 10 月前3
2025年五大趋势报告:人智共创未来 点燃创新纪元思考组织的运营方式及地理位置。2024 年, 86% 的受访高管表示其选址战略受到了地缘 政治的干扰,预计在 2026 年这一比例将上 升到 93%。 确定企业关键资源和技术所在的选址战略也 受到了 AI 革命的影响。企业正在寻找有效扩 展 AI 所需的人才、数据生态系统和基础架 构,同时将业务转移到能提供最大战略优势 的位置。2024 年,67% 的受访高管表示其 组织对 AI 的采用改变了其运营地点,高达10 积分 | 28 页 | 2.66 MB | 10 月前3
2024年中国人工智能产业研究报告部门:企业服务三组 ©2025 iResearch Inc. 2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景: 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎,人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向,陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施,旨在推动产业创新,提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局,我国人工智能产业体系逐步完善,基础层、模型层及应 Transformer架构为技术主旋律,持续演进ViT与DiT两类技术路线 来源:艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 Transformer架构最早在2017年由Google研究团队Vaswani等人提出,而后在语言领域取得了革命性突破。借鉴语言领域的成功经验, Transformer架构同样可将图像分割为多个小块(patch),应用自注意力机制,从而大幅提升视觉CV大模型的泛化能力、理解能力及处 理模糊复杂影像能力。而在生0 积分 | 51 页 | 3.35 MB | 10 月前3
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