《中国智算中心（AIDC）产业发展白皮书（2024年）》是由中国通服数字基建产业研究院发布的，这一研究机构是中国通信服务股份有限公司旗下的集团级专业机构，旨在把握当前全球信息技术发展潮流，特别是以“东数西算”为代表的数字信息基础设施建设趋势，重视数据中心、5G、工业互联网等重点领域，倡导科创驱动，以创新产品与服务为特色。研究以“市场洞察引能、创新产品赋能、领军人才显能、品牌生态聚能”的四能驱动策略，提供全专业、一体化、全生命周期的绿色低碳数字基建专业化服务，并致力于构建本地行业生态，力求成为数字基建建设的主力军。 报告指出，随着通用人工智能技术的突破，国内智算中心产业进入新的发展纪元。与传统数据中心相比，智算中心展现出强大的发展潜力。在国内和国际环境的多元因素影响下，智算中心产业面临重大机遇与挑战，并呈现出新的基建特征。报告强调，中美在智算领域博弈不断升级，国内呈现自主研发路线齐头并进的趋势。国内智算中心在未来5年将迎来发展窗口期，预计至少到2030年之后才能进入成熟期，年复合增速预计不低于30%。以英伟达为代表的头部芯片供应商业绩表现，也预示着市场需求的潜力巨大。 报告进一步指出，未来3年智算中心资源增量投资空间预计超过5000亿元，智算中心与数据中心的互补性大于替代性，智算中心是IDC业务的延伸，云业务的升级，具有增量市场特征。在业务形态方面，智算中心除了基础的算网租赁业务外，还将在算力调度管理服务、数据标注交易服务、平台运营服务等方面呈现出多样化的营收潜力，相关的客户群和产业生态也将得到日益壮大。 当前，尽管智算中心市场存在一定的泡沫，但并未偏离其真实的价值需求。一方面，AI训练投入的热情持续高涨，智算机柜租赁和英伟达算力租赁总体上供不应求；另一方面，C端和B端应用正在双向发展，智驾、云游戏、生物制药、城市设施更新、具身智能等领域将成为高价值的应用领域。报告最后强调，智算中心作为投资密度大的领域，其发展将对数字基建建设产生深远影响。 研究报告通过深入分析，展示了智算中心产业的现状与未来趋势，以及国家政策、市场环境、技术进步、产业投资等多个方面对智算中心发展的影响。该报告不仅为政策制定者、投资者、产业界人士提供了决策参考，也为中国智算中心产业未来的发展指明了方向。

2024年中国共享服务领域调研报告详细解读了共享服务在中国的发展态势、行业规模、市场结构、主要参与者以及面临的挑战和机遇。报告指出，随着信息技术的飞速发展和市场经济的不断深化，共享服务作为一种新兴的服务模式，在中国得到了快速发展，尤其在财务、人力资源、信息技术和采购等领域表现突出。共享服务能够有效降低企业运营成本、提高效率、促进资源整合和优化管理结构，因而受到广泛关注。 报告还强调了中国共享服务行业目前存在的问题，比如服务标准不统一、数据安全和隐私保护问题等。这些问题的存在在一定程度上阻碍了行业的健康发展。对此，报告提出了一系列建议，包括建立行业标准、加强法规建设以及提升服务质量等。 报告中提到的中国共享服务领域的发展趋势显示，未来几年，随着企业数字化转型的推进和新型技术（如云计算、大数据、人工智能和区块链）的广泛应用，共享服务将向更高水平的智能化、精细化和个性化方向发展。企业需要把握这些技术趋势，加快自身的转型升级，以便更好地适应市场变化和客户需求。 此外，报告中还对几家在共享服务领域具有代表性的企业进行了深入分析，包括它们的业务模式、服务范围、市场占有率及未来发展战略等。通过这些案例的剖析，报告意图为其他企业提供了可借鉴的经验和启示。 报告特别指出，在当前的经济环境下，共享服务企业除了要关注内部管理和服务质量，还需对外部市场变化保持敏锐的洞察力，及时调整战略，以便在竞争中占据有利位置。例如，随着“一带一路”倡议的推进和国际市场的拓展，中国共享服务企业将面临更多的国际化机遇。 在人力资源方面，报告指出，人才是共享服务行业的重要资产，企业需要建立起完善的人才培养和引进机制，为行业的发展提供充足的人力资源支持。同时，报告还强调了创新对于行业持续发展的重要性，鼓励企业持续投入研发，不断创新服务产品和服务模式。 总结而言，2024年中国共享服务领域调研报告综合反映了中国共享服务市场的发展现状和趋势，为相关企业提供了一个全面了解和分析行业的重要参考。报告不仅涵盖了行业发展的多维度数据和信息，同时也为行业未来的发展提供了清晰的方向和策略建议。

知识点： 1. 公司介绍：北京经纬恒润科技股份有限公司是一家从事科技产品研发和销售的企业，其在上交所的证券代码为688326，证券简称为经纬恒润。 2. 报告类型：本次提供的文档是一份2024年第三季度报告，报告内容经过公司董事会及全体董事的审核，确保没有虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并对内容的真实性、准确性和完整性承担法律责任。 3. 财务数据：报告中公布了经纬恒润2024年第三季度的财务数据。其中，本报告期营业收入为1,519,023,265.73元，比上年同期增长30.80%。年初至报告期末的营业收入为3,546,024,524.10元，比上年同期增长24.05%。净利润方面，归属于上市公司股东的净利润为-76,777,896.88元，扣除非经常性损益后的净利润为-87,605,762.19元，经营活动产生的现金流量净额未披露具体数值。基本每股收益和稀释每股收益均为-0.67元，加权平均净资产收益率下降了0.78个百分点至-1.78%，研发投入合计为311,753,696.28元，占营业收入的20.52%。 4. 财务指标：报告中还提到了总资产和归属于上市公司股东的所有者权益。截至本报告期末，总资产为9,117,677,203.07元，比年初减少了2.25%，而归属于上市公司股东的所有者权益为4,288,486,762.33元，比年初减少了13.57%。 5. 非经常性损益：报告还详细披露了非经常性损益项目和金额，包括非流动性资产处置损益、政府补助、公允价值变动损益、资金占用费等，这些数据有助于分析公司的非经常性利润贡献和变动趋势。 6. 财务报表审计情况：第三季度的财务报表未经审计。 7. 财务比率分析：报告中的加权平均净资产收益率显示了公司使用资本的效率，而研发投入占营业收入的比例则反映了公司对研发的重视程度。这些比率对于投资者和市场分析人士分析公司的财务健康状况十分重要。 8. 财务风险提示：报告中对重要财务数据的真实性、准确性和完整性进行了强调，并对相关责任人提出了法律上的保证要求，从而降低了财务信息使用者面临的风险。 9. 公司的责任声明：公司负责人、主管会计工作负责人及会计机构负责人（会计主管人员）对季度报告中的财务信息的真实性、准确性、完整性负责，体现了公司对信息透明度和问责制度的重视。 10. 时间范围说明：本报告期指本季度初至本季度末3个月期间。 11. 未来展望：报告虽未直接提及公司未来的经营策略和计划，但从财务数据和研发投入可以推测公司未来可能在技术创新和市场扩张上加大投入。 12. 潜在风险：公司财务数据中出现的负值净利润和现金流量净额，以及净资产收益率的下降，可能预示公司面临市场或经营上的困难，需要进一步关注和分析。 13. 报告发布日期：虽然文档中没有直接提供报告的具体发布日期，但根据文件标题可知，这份报告针对的是2024年第三季度的情况。 总结：北京经纬恒润科技股份有限公司在2024年第三季度面临一定的财务压力，但公司依然在研发方面持续投入。报告中的财务数据和比率分析可以为投资者和市场分析人士提供决策参考，但公司的未来表现还需关注更多的市场和经营因素。

【阿里云-2024研报-】大模型安全研究报告（2024年） 大模型技术的演进与影响 自2017年起，大模型技术经历了预训练语言模型的探索期，到语言大模型的爆发期，再到当前的多模态大模型提升期，这些阶段标志着人工智能从专用弱智能向通用强智能的转变。这一技术进步不仅提升了智能水平，还带来了人机交互方式和应用研发模式的重大变革。大模型技术的广泛应用，为第四次工业革命提供了强大的动力和创新潜力。 大模型安全挑战 随着大模型技术在商业化应用和产业化落地过程中的加速，一些原有人工智能安全风险得到加剧，同时也催生了新型风险，例如模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等。此外，数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等问题也凸显了系统平台和业务应用安全风险。 大模型安全框架 为了防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，本报告提出了一份大模型安全框架，涵盖以下四个方面的内容： 1. 安全目标：明确大模型安全的总体目标。 2. 安全属性：包括大模型自身的安全特性。 3. 保护对象：确定需要保护的关键对象。 4. 安全措施：提供相应的保护措施。 此外，报告还提出了大模型赋能安全框架，关注大模型在网络安全、数据安全、内容安全等领域的安全赋能作用。 报告编制单位与版权声明 本报告由阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院以及三十余家行业单位共同编制。报告的版权属于阿里云计算有限公司与中国信息通信研究院共同拥有，任何个人或机构在使用本报告内容时必须注明出处，否则将依法追究法律责任。 大模型技术产业与安全展望 报告对大模型技术产业的未来进行了展望，强调了在技术发展的同时，安全治理的重要性。国际组织和世界主要国家正在通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式积极应对大模型安全问题。未来，随着技术的进一步发展，大模型在逻辑推理、任务编排等方面的能力将为解决网络空间安全瓶颈问题带来新的机遇。 大模型自身安全与赋能安全的具体措施 1. 大模型自身安全框架提出了系统平台安全措施、训练数据安全保护、算法模型安全保护、业务应用安全保护等策略。 2. 大模型赋能安全框架则从风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复等方面，为不同应用场景提供安全赋能。 报告目录结构 报告目录详细划分了各个章节，包括大模型安全概述、大模型自身安全、大模型赋能安全以及大模型安全展望等部分，具体罗列了模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升、系统平台安全措施、输入输出安全保护、账号恶意行为风控、自动化数据分类分级等关键点。 总结而言，阿里云与合作伙伴共同编撰的《大模型安全研究报告（2024年）》，不仅是对大模型技术演进和安全挑战的深入剖析，更是对未来大模型技术产业安全治理和发展趋势的全面展望，为相关领域的发展提供了科学的参考依据。

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。

金工研报中金公司-量化多因子系列

大模型是人工智能的发展趋势和未来。大模型是“大算力+强算法”结合的产物。目前，大模型生态已初具规模。大模型能够实现 AI从“手工作坊”到“工厂模式”的转变，大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则，基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务； 并且，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要通过人工标注的数据进行训练，降低训练成本，因而能够加速 AI产业化进程，降低 AI 应用的门槛。另外，随着大模型不断地迭 代，大模型能够达到更强的通用性以及智能程度，从而使得 AI 能够更广泛地赋能各行业应用。我们认为，大模型是人工智能的发展趋势和未来。

2021年工业信息安全态势报告（30页）.pdf

天风证券商品期货CTA专题报告（一）：量化CTA策略概述

东营昆宇电源科技有限公司创投信息