2024年中国智算中心产业发展白皮书深入探讨了智算中心在当下及未来产业中的重要角色，它不仅是中国数字经济的新引擎，也是推动智能技术应用和产业智能化升级的关键基础设施。智算中心，作为集计算、存储、网络和应用能力于一体的新型信息基础设施，其产业发展的速度与质量，直接影响到国家在人工智能、大数据、云计算等新兴技术领域的竞争力。 当前，随着信息化、智能化水平的提升，企业对于数据处理的需求日益增长，传统数据中心已难以满足大规模数据处理和复杂计算任务的需求。智算中心以高性能计算、大数据处理和智能算法应用为特点，不仅提供了强大的计算能力，还通过深度学习、机器学习等技术，将数据转化为可操作的智能信息，推动企业和行业的创新与发展。 智算中心在多个领域的应用案例显示了其巨大的市场潜力和应用价值。例如，在运营商领域，通过构建分布式架构的可观测体系，有效解决了监控工具分散、管理复杂的问题。在金融行业，特别是银行业，通过部署全面的日志管理与应用性能监控，显著提升了日志管理效率和运营性能。此外，交通、保险、证券等行业的案例表明，基于智算中心的告警管理和业务监控体系，能够针对不同行业特点，有效构建差异化的监控体系，实现业务稳定性和服务品质的提升。 然而，构建智算中心并非易事，需要在理论和实践层面解决多个关键问题。比如，如何有效整合分布式和云原生架构下的全栈可观测方案，如何从传统监控向应用和故障的全栈可观测进行迭代，以及如何构建有效的可观测成熟度模型和平台功能设计，这些都是摆在企业和技术供应商面前的重要课题。 在实际操作中，智算中心的建设方法论同样复杂多变。指标体系、日志体系和APM（应用性能管理）的建设，每一步都要求科学规划和精准实施。同时，告警体系的建设需要从管理、设计到执行的全生命周期管理，以提高告警处理的效率和准确性。 展望未来，智算中心的发展呈现出几个趋势：通过无侵入采集技术实现数据采集、采集生态开源协同以丰富采集能力、推动观测数据协议标准化以促进工具融合，以及利用AI算法提升故障感知和定位效率等。这些趋势预示着智算中心将更加智能化、高效化，为各行各业提供更为强大、灵活的计算和分析能力。 嘉为科技提供的《企业一站式可观测体系最佳实践指南》正是在这样的背景下诞生，它为企业提供了一条构建全栈可观测体系的清晰路径，帮助企业在数字化转型的浪潮中稳步前行，从而在竞争激烈的市场中获得优势，提升运营效率和竞争力。 智算中心作为智能时代不可或缺的重要支撑，其产业的发展速度与方向，将直接关系到企业和国家未来的发展前景。无论是政策制定者、企业决策者，还是技术研发人员，都需要深刻理解智算中心的内涵和发展方向，把握机遇，积极应对挑战，共同推动智算中心产业的繁荣发展。而《2024中国智算中心产业发展白皮书》无疑为这一进程提供了重要的指导和参考。

人形机器人作为机器人领域的一种高级形态，其研发和发展涉及多个层面，包括人工智能、自动化技术、机器人设计和感知计算等。人形机器人不仅在外形上模仿人类，更重要的是在功能上模拟人类，如行走、抓取、操作等动作，并且能够与人类进行复杂的交互。 具身智能，即embodied intelligence，是指机器人或人工智能系统在特定物理形态下实现智能的功能。具身智能的实现依赖于高度集成的传感器和执行器，以及先进的算法，这些算法能够处理来自传感器的数据，进行决策，并驱动执行器以适应环境的变化。人形机器人则是具身智能的最佳体现之一，它们能够通过模仿人类的方式与人类共享同一物理空间，执行复杂的任务。 人形机器人产业的产业链涵盖了从基础的硬件制造到高级的软件开发、从核心部件的创新到整体解决方案的提供。核心部件包括传感器、执行器、控制器、动力系统等。其中，传感器是人形机器人感知环境的主要工具，包括视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等，它们赋予机器人“感觉器官”的功能；执行器则负责将控制指令转化为实际动作，如电机、液压和气动装置等；控制器则是机器人“大脑”的角色，用于处理传感器数据和执行决策；动力系统则提供了人形机器人运行所需的能量。 具身智能和人形机器人在行业中的应用场景非常广泛。例如，人形机器人可以在服务业中承担接待、清洁、搬运等工作；在高危环境下进行探测和救援；甚至在家庭环境中担任陪伴、看护的角色。这些应用场景不仅要求人形机器人具备高度的智能化和自主性，还需要其拥有良好的交互能力和适应性。 人形机器人的发展历经了从探索阶段到技术突破阶段，最终进入商业化试水阶段的转变。这一转变得益于人工智能、生成式AI、大模型技术的快速发展，使得人机交互和环境感知技术日益成熟，从而推动了人形机器人从实验室走向市场。例如，特斯拉的人形机器人Optimus和波士顿动力的Atlas机器人都是这一技术进步的产物。 产业链的梳理显示了人形机器人在多个技术领域的深度整合。从上游的硬件制造到中游的系统集成，再到下游的应用服务，形成了一个高度协同的生态系统。这一生态系统中，包括但不限于芯片制造商、传感器供应商、软件开发商、机器人设计公司和最终的行业应用者。 具身智能和人形机器人的发展离不开技术的不断进步和应用的不断深化。行业内的代表性公司，如特斯拉、波士顿动力、优必选等，通过不断的技术创新和应用探索，推动人形机器人技术的发展和应用范围的扩大。而随着技术的持续进步，人形机器人将在未来的社会和经济中扮演更加重要的角色。

内容概要：本文由香港RWA全球产业联盟发布，深入剖析了RWA（现实世界资产）产业的发展现状、机遇与挑战。文章首先介绍了RWA的定义与内涵，强调其通过区块链技术实现资产的数字化和通证化，从而提高资产流动性、增加金融包容性、确保透明性和可追溯性。接着，文章回顾了RWA的发展历程，从早期探索到快速扩展阶段，展示了其在不同阶段的进步。文中还详细分析了RWA的市场现状，包括市场规模、主要参与者和应用领域。通过多个成功案例，如蚂蚁数科与新能源资产RWA项目、马陆葡萄RWA项目等，阐述了RWA的实际应用和成效。最后，文章提出了技术路线设计、产业发展建议、法律法规参考及未来发展方向，为投资者、从业者、政策制定者及相关研究人员提供了全面的决策参考。 适合人群：具备一定金融和区块链基础知识，对RWA产业感兴趣的投资者、从业者、政策制定者及相关研究人员。 使用场景及目标：①帮助投资者了解RWA产业的投资机会和风险；②为从业者提供技术路线和业务发展模式的参考；③协助政策制定者制定和完善相关法律法规；④为研究人员提供最新的研究成果和发展趋势。 阅读建议：本文内容详实，涵盖了RWA产业的各个方面，建议读者根据自身需求重点阅读感兴趣的部分。对于初学者，建议先了解RWA的基本概念和定义；对于专业人士，可以重点关注技术路线设计、成功案例分析和未来发展方向等内容。

在"互联网+"时代背景下，民营医院的发展现状受到多方面因素的影响。随着《“健康中国2030”规划纲要》的印发，民营医院获得了国家层面的重视和支持，为社会力量举办非营利性医疗机构提供了更为优化的政策环境。然而，民营医院在实际发展过程中面临着诸多挑战和困境，如人才匮乏、诊疗技术落后、声誉受损等问题。一些民营医院品牌崛起，技术和服务有所提升，甚至部分已开始筹划上市。 当前，公立医院仍然在医疗市场中占据主导地位，民营医院发展面临的主要障碍之一是政策落地的不确定性，即所谓的“玻璃门”现象。这导致了医疗资源分配上的不公平，进一步加剧了民营医院与公立医院之间的差距。人才问题也是民营医院发展的关键痛点，由于公立医院在评级、科研等方面的竞争优势，导致民营医院难以吸引和留住优秀人才。 不过，随着资本市场对民营医院的看好，尤其是在港股市场医院财务膨胀的高倍数显示了资本市场的积极态度。此外，一些民营医院通过上市来获得更多的发展资金。民营医院整体仍处在发展过程中，政策落地效果不一，使得民营医院的发展之路充满不确定性。 面对传统民营医疗发展的困境，从业者开始寻求新的发展模式，其中“互联网+医疗”成为了一种发展新思路。以春雨医生、丁香医生为代表的线上医疗平台，利用互联网技术和模式，提供了远程诊疗、智能诊疗等服务，大大提升了民营医院的医疗服务水平。此外，医生集团的兴起也在推动医疗资源的优化配置，为远程医疗和分级诊疗提供了技术支持。 “互联网+”时代为民营医院发展带来新机遇，同时也暴露出传统发展模式的不足。民营医院要想在竞争中脱颖而出，需要不断优化服务流程、提升医疗技术和服务质量，同时积极引入和应用互联网技术，拓宽服务范围，改善就医体验。通过这些措施，民营医院有望在未来的医疗市场中占据一席之地。

2025汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

随着全球汽车产业战略重点向智能网联汽车转移，新技术在汽车上的融合应用变得越来越普遍，智能网联汽车中的电子电气架构也在经历快速的演进。智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图由中国智能网联汽车产业创新联盟（CAICV）等机构联合研发，旨在提供一个面向服务的分布式异构计算平台，覆盖软件、硬件以及通讯架构等多个关键要素。 汽车行业正逐步迈向中央集中式架构以及车路云一体化系统架构的发展趋势。软件架构通过服务化实现了分层解耦，通信技术的升级则确保了智能网联汽车的海量数据能够高速传输。通过相关工作组的合作，众多专家从2023年5月开始，在一年余的时间里共同倾力完成了这项研究。 技术路线图不仅针对智能网联汽车电子电气架构，而且涉及整个汽车电子软件架构、硬件架构和通讯架构的深入研究。报告的编写得到了中国汽车工程学会、电动汽车产业技术创新战略联盟（CAEV）和中国智能网联汽车产业创新联盟（CAICV）的大力支持。 在报告的研讨和撰写过程中，专家们对于新型电子电气架构（EEA）的定义及其在整个智能网联汽车领域的应用进行了详尽的分析。新型电子电气架构的持续演进，正推动着汽车电子软件架构、硬件架构以及通讯架构的创新和升级。 《智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图》的研究成果，将为中国乃至全球的智能网联汽车产业提供重要的指导和参考。在技术快速发展的今天，行业内外对智能网联汽车电子电气架构的技术路线图需求日益增加，此路线图的发布正当其时，对于推动产业的健康发展和技术创新具有重要意义。 这份报告不仅展示了行业专家的智慧，也体现了中国汽车工程学会以及国内众多知名高校、研究所和企业对于智能网联汽车电子电气架构产业技术研究的重视。报告所涉及到的参研单位包括国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司、中国汽车工程学会、国汽智控（北京）科技有限公司等，涉及的专家和学者多达数百人，他们为报告的编撰、研讨、审核修订做出了巨大贡献。 《智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图》汇集了大量前沿知识与研究，系统性地阐释了智能网联汽车技术未来的发展趋势和技术路线，是汽车行业不可多得的技术蓝皮书，对未来智能网联汽车电子电气架构的发展具有重要的指导作用。

内容概要：文章详细探讨了BP神经网络的基本原理和具体实现方法，并展示了其在江苏省军工产业持续创新发展中的实际应用。文中不仅深入介绍了BP神经网络的工作机制，如输入层、隐藏层及输出层的功能以及反向传播算法的细节推导过程，而且还解释了利用BP神经网络对军工产业持续创新能力评估的具体步骤。通过构建合理的样本集进行训练，最后通过模拟实验证明BP神经网络在预测该领域的指标方面的高效性和精确度。 适合人群：具有一定编程技能并对人工智能感兴趣的高等院校研究人员、工程技术人员或从事军事工业相关的从业者。 使用场景及目标：本文旨在为从事或关注军事工业领域的人士提供一个新的分析工具，以帮助他们更好地理解和预测产业创新的影响因素，并提出有效的改进建议。具体应用场景包括但不限于企业决策支持、政策规划、投资战略等。 其他说明：文章附带了一个详细的案例——关于江苏省军工产业发展情况的研究成果，通过该研究证明BP神经网络的有效性；另外，还提供了几个公式来阐述网络训练中权重更新的原则，有助于读者进一步理解模型背后的技术逻辑。

在全球经济发展的背景下，低碳经济作为一种新的发展模式已经逐渐成为全球趋势，它以降低能源消耗、减少环境污染、减少温室气体排放为特征，致力于实现经济与环境的可持续发展。随着工业化、城市化和现代化的推进，发展中国家如中国面临的能源需求快速增长，碳排放问题尤为突出。中国作为世界第二大二氧化碳排放国，正处于转变经济发展模式的关键时期。江苏省作为中国经济发展速度较快的地区之一，其经济增长和产业结构的变化对碳排放产生着重要的影响。 本文的研究选取了1985年至2009年江苏省的相关数据，重点探讨了经济增长、产业结构变化对碳排放的影响。通过建立人均GDP、三大产业产值比例和碳排放量的回归模型，研究发现经济增长确实对江苏省的碳排放产生了压力，而产业结构中第二产业（主要以工业为主）对碳排放的影响效应最为显著，第三产业的影响相对较小且不显著。 文章指出，自上世纪90年代以来，全球温室效应的加剧使得低碳经济成为新的发展方向。中国作为世界上二氧化碳排放量排名第二的国家，面临着严重的“发展排放”问题，即以高能耗、高污染、高排放为特征的经济模式对可持续发展的制约。江苏省是中国经济高速发展的省份之一，其产业构成特点导致能源消耗成为碳排放的主要来源。从1985年的4028万吨碳排放量增长到2009年的20767万吨，年均增长速度达到了16.62%。这表明江苏省的碳排放情况相当严峻。 近年来，国内外学者对碳排放的影响因素进行了多角度的研究。在研究方法的选择上，LMD对数平均权重DIVISI分解法被广泛应用于能源需求分解，并通过实证分析证明了其优越性。在具体影响碳排放的因素方面，经济增长通过规模效应、结构效应和技术效应影响环境，进而影响碳排放水平。经济增长效应是二氧化碳排放增加的主要因素。国外学者Koen Schoors等人利用shapley方法对四国46年的数据进行碳排放影响因素分解分析，发现碳利用强度与经济增长之间存在脱钩效应。国内学者则主要通过LMD方法进行分析，如宋德勇等（2009）基于江苏省的数据进行研究。 江苏省的经济增长和产业结构变化对碳排放具有显著影响。工业作为第二产业的主体，其对碳排放的贡献最大。要减少江苏省乃至中国其他省份的碳排放，需要转变当前的经济增长模式，调整产业结构，发展高附加值、低能耗的产业，同时推广节能减排技术，增加第三产业的比重，并在政策层面鼓励低碳技术的创新和应用。这些措施对于缓解碳排放压力、促进低碳经济的发展具有重要意义。

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