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更新时间：2026-05-22 文档页数：26页
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Half of Americans now use artificial intelligence (AI) large language models like ChatGPT, Gemini, Claude, and Copilot. Since the launch of ChatGPT on Nov. 30, 2022, the spread of LLM usage in this country represents one of the fastest, if not the...
更新时间：2025-04-21 文档页数：36页
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Before Chinese AI startup DeepSeek rocked global technology stocks in January 2025, there was a massive and unprecedented wave of investment across the AI & machine learning (ML) sector in Q4 2024. The quarter saw an astonishing $58.7 billion ...
更新时间：2025-03-12 文档页数：12页
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Misk Foundation, in partnership with the Digital Cooperation Organization (DCO) and Accenture as knowledge partners, has taken the lead in developing a comprehensive policy paper on the ethical use of Generative AI (GenAI) in education. This polic...
更新时间：2025-04-25 文档页数：70页
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The energy and hardware resources needed to power AI are a growing sustainability challenge. Our recent survey found that Gen AI already accounts for 2.6% of an organization’s carbon footprint, and will reach 4.8% in just two years.1 Given this co...
更新时间：2025-08-15 文档页数：12页
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更新时间：2026-06-24 文档页数：25页
文档简介：传统制造业面临的四大挑战与转型机遇 我国已建成门类齐全、独立完整的现代工业体系，为智能制造发展筑牢了雄厚的工业物质根基。根据国家统计局数据，2025年，我国工业增加值达41.7万亿元，较2024年增长5.8%；其中制造业增加值34.7万亿元，增长6.1%，制造业规模连续16年保持全球第一。 时代背景：制造业的十字路口与AI的历史性机遇 传统制造的困境 成本攀升：原材料与人力成本逐年上涨 效率瓶颈：传统产线难以突破产能天花板 转型阵痛：供应链重构带来的适配压力 AI赋能的机遇 生产革新：智能产线实...
更新时间：2026-03-25 文档页数：28页
文档简介：Our latest survey shows a larger share of respondents reporting AI use by their organizations, though most have yet to scale the technologies. The share of respondents saying their organizations are using AI in at least one business function has incr...
更新时间：2025-11-18 文档页数：32页
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网络与人工智能的融合包括两个方面: “网络使人工智能成为可能”和“人工智能使人工智能成为可能”。第一个目标是提供人工智能服务的普及。二是人工智能网络，提高网络运营和运营管理效率。
...更新时间：2024-03-19 文档页数：11页
文档简介：资本市场新闻：1）美伊局势再度升级引发供应链担忧，国际油价应声大涨。受美伊双方在霍尔木兹海峡军事冲突升级影响，国际油价明显走高。市场担忧中东局势可能影响全球能源供应链稳定，并进一步推动市场降低对中东原油供应的依赖。2）国务院：《扩大消费“十五五”规划》。规划提出促进大宗耐用商品消费，优化住房消费供给，实施房屋品质提升工程，推进城中村、危旧房及老旧小区改造。规划明确扩大汽车消费，推动汽车流通消费全链条创新发展，促进二手车流通及汽车后市场消费；同时支持家居家电消费智能化升级，发展新一代智能终端，推动...
更新时间：2026-07-16 文档页数：8页
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it, or is it growing too much, too fast? Unlike past digital waves that rode exponential advances in semiconductor performance and compounding network effects, data centers are constrained by land and water, specialized labor and equipment as we...
更新时间：2025-11-26 文档页数：9页
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更新时间：2026-03-13 文档页数：14页
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调查显示，参与人数达到了创纪录的水平。在2023年期间，在100多家不同的财富1000强和领先的全球组织中担任执行数据、分析和人工智能领导职位的数据高管参加了今年的调查。
今年的调查还值得注意的是，就所代表的行业而言，数据领导者的集合最为多样化，在医疗保健和生命科学、零售和包装消费品、媒体和娱乐以及从政府到专业体育、高科技、电信和制造业等其他行业的代表性不断增加，此外，金融服务领导者的代表性继续保持强劲。
值得注意的是，2024年越来越多的调查参与者代表全球或国际公...
更新时间：2024-05-20 文档页数：22页
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Artificial intelligence (AI) is transforming the way we work. More than two-thirds of Australian office workers have used it in the past month. Those who use it daily say they save four or more hours each week. But while the technology is advancin...
更新时间：2025-08-15 文档页数：14页
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根据报告的内容，本文主要概括如下：
1、政策支持：国家层面持续推动人工智能与交通深度融合，提出多项政策要求，如《交通强国建设纲要》和《新一代人工智能发展规划》。
2、技术发展：传统人工智能在交通领域取得进展，但面临数据融合、场景适应等挑战。大模型技术通过多模态数据处理、跨任务迁移等优势，推动交通理论创新。
3、应用需求：交通行业数字化转型需要人工智能技术支持，但存在技术与应用需求不匹配、数据质量参差等问题。
4、技术路线图：提出构建交通大模型...
更新时间：2025-06-13 文档页数：118页
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This report compiles the nine background papers that underpin The Next Great Divergence? These papers were authored by leading scholars and practitioners from across the Asia-Pacific region and beyond, whose research and insights form the anal...
更新时间：2025-12-11 文档页数：213页
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更新时间：2023-11-27 文档页数：22页
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报告旨在全面分析纽约市在人工智能（AI）领域的战略地位、发展机遇以及面临的挑战。报告指出，纽约市凭借其强大的经济基础、多元化的产业结构、丰富的人才资源以及活跃的创业生态系统，正在迅速崛起为全球人工智能应用（Applied AI）的领导者。报告详细探讨了纽约市在AI领域的投资、就业、教育、基础设施建设以及政策支持等方面的具体情况，并提出了未来发展的战略目标和行动计划，强调通过负责任的AI应用推动社会和经济的可持续发展。
...更新时间：2025-05-13 文档页数：43页
文档简介：投资要点： 直接空气捕集（DAC）价值所在：人工智能与碳金融时代的“负碳资产”。 一、为什么微软等科技巨头支持DAC？AI需求爆发导致碳排放剧增，DAC可与数据中心集成实现碳减排。AI需求爆发导致数据中心能耗及温室气体排放大幅增长，根据新华网援引国际能源署发布的《能源与人工智能》特别报告，2024年全球数据中心电力消耗约415太瓦时，占比达1.5%，2030年将达到945太瓦时，2035年达到1200太瓦时。根据ITU，2023年相比2020年，亚马逊、微软、Meta、Alphabet温室气体排...
更新时间：2025-08-08 文档页数：4页
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报告系统探讨了大模型时代下海洋智能的发展机遇与挑战。报告指出，以DeepSeek为代表的国产大模型在性能上已接近国际顶尖水平（如GPT-4），其参数规模、多模态处理及跨领域泛化能力为海洋研究提供了新范式。
深海作为地球最后的待开发疆域，面临环境复杂、数据稀疏等难题，亟需专用AI模型突破传统技术的局限。通过构建OceanGPT（云端大模型）和OceanAgent（端侧轻量化模型），团队实现了海洋任务规划、多模态数据融合及自主决策，赋能水下直升机等装备的智能探测与作业。未来需攻克轻...
更新时间：2025-05-13 文档页数：39页
