大商所发布2025年度服务实体经济白皮书
4月13日，大连商品交易所（简称大商所）正式推出《2025年服务实体经济白皮书》（简称白皮书），这是该所连续第三年对外发布此类报告。该白皮书共设7个章节，分别从延伸产业链品种体系、拓宽企业避险渠道；聚焦问题精准施策、强化产业安全韧性；深耕企业培育服务、筑牢实体经济根基；发挥场外业务特色、加深期现市场融合；推进'农保计划'、提升服务'三农'水平；扩大对外开放范围、增强期货价格国际影响力；丰富投资者教育形式、深化市场功能宣传等角度，系统梳理了2025年度大商所在服务实体经济领域的实践成果，为深化期货市场功能、
朗新科技白皮书：人工智能赋能新能源产业智能化变革
在全球能源结构朝向低碳与清洁化演进的时代洪流中，新能源产业正经历一场深刻的变革。风电、光伏等间歇性、波动性电源大规模接入电网，加之分布式能源、储能设施及电动汽车等海量异构资源的涌现，给传统电力系统的物理形态和运行逻辑带来了巨大挑战。在此关键时期，人工智能（AI）技术的迅猛发展，为新能源产业的突破提供了崭新的技术动力。朗新科技发布的《AI驱动新能源产业智能化转型：智塑新生》白皮书，深入剖析了这一时代交汇点上的产业难题，并系统地阐述了以AI赋能新能源产业的理论框架、应用场景与发展路径。白皮书的核心是提出了“纵
AI Agent迈入成熟期 腾讯Q1白皮书披露Claude Code单日贡献全球4%代码
有一件事，正悄然重塑软件行业的底层运行方式。2026年第一季度，AI Agent迎来了它的"成年时刻"。这并非夸张说法，而是腾讯新闻在2026年4月10日发布的《AI趋势研究白皮书2026Q1》中的关键结论。这份共59页的报告，聚焦了一个已无法忽视的现实：AI Agent正从"展示工具"走向真正参与工作的角色。最具说服力的一组数据，来自Anthropic推出的Claude Code：2026年3月，Claude Code单日提交了全球4%的GitHub代码，年化营收约达到2
AI时代数据治理如何突破困境？这份白皮书指明方向
阿里巴巴Dataphin团队总结AI全生命周期治理实践经验，发布《AI时代数据治理白皮书2025》，旨在助力企业解决难题。白皮书明确了AI时代数据治理的关键价值，提出“优质数据与数据知识”双重基础，构建四层治理体系，开启AI赋能数据治理的智能新模式，并描绘了“软件、AI与优质数据”结合的应用前景，促进数据民主化进程。从基础原理到实施方案，从体系构建到未来趋势，这份白皮书为企业建立长效的数据治理能力提供了全面的战略指引。掌握AI时代数据治理的核心要义，抓住企业智能化转型新机会，请扫描二维码查看白皮书全部内容
AI阅读太强了！10分钟搞懂行业白皮书，把海量信息变成自己的知识
这里是【AI 有巅东西】，不讲玄乎套路，也不堆难懂名词，只分享普通人一看就能懂、一用就见效的 AI 实用妙招，关注我，轻松掌握 AI，工作学习少绕 80% 弯路～谁能懂这种崩溃！一遇到行业白皮书、学术研究、超长干货内容，整个人立刻发懵！像几百页的《2025“人工智能 +” 教育行业应用白皮书》，满篇都是数据、案例和趋势，翻来翻去眼都看花了，大脑也越来越乱，重点没抓到，反而越看越焦躁，想做汇报、写分析时，根本不知道从哪开始😭直到我摸清了 AI 阅读的高效用法！不用逐句硬啃，不必熬夜做标记，也不需要自己一点点
中行携手ICMA推出跨境人民币债券白皮书
日前，在中国银行(5.820, -0.12, -2.02%)支持下、由国际资本市场协会（ICMA）主办的2026中国债务资本市场年度大会在北京顺利举行。此次大会吸引了来自境内外监管部门、交易所、国际金融机构、发行主体以及投资者等400余位专业人士参会，围绕中国债券市场发展方向、绿色金融、金融科技和基础设施创新等热点议题展开交流与深入探讨。 在会议期间，中国银行与ICMA共同发布了《跨境人民币债券白皮书——市场演进与未来展望》。《白皮书》全面梳理了跨境人民币债券市场的发展脉络，涵盖熊猫债、离岸人民币债券等主
2026储能国际峰会开幕，发布《储能产业研究白皮书2026》
3月31日，第十四届储能国际峰会暨展览会（ESIE 2026）在北京·首都国际会展中心盛大开幕。本届峰会由中关村储能产业技术联盟、中国能源研究会、中国科学院工程热物理研究所主办。 开幕式上，陈海生先生发布《储能产业研究白皮书2026》。 作为中关村储能产业技术联盟的成果，《储能产业研究白皮书》自2011年起，凭借专业性和权威性，持续获得业界关注与认可，被广泛引用为重要参考文献。该系列白皮书见证了我国储能产业发展历程，承载了推动储能产业高质量发展的使命。 《储能产业研究白皮书2026》深入总结了全球主要国家
上海AI实验室发布《超节点技术体系白皮书》
近年来，大模型持续迭代与AI for Science的蓬勃发展，正将算力基础设施推向新一轮系统性承压阶段。模型参数量、上下文窗口、并行计算复杂度及科研求解规模持续攀升，使得传统以单台服务器为单元、依赖局部器件升级的扩展范式，愈发难以兼顾带宽、时延、内存容量、系统可靠性及运维效率等多重硬性约束。对企业和产业界而言，下一代算力建设已远非简单‘采购更高性能芯片’或‘堆叠更多计算节点’所能解决，而演变为一场在成本、效能、稳定性、交付周期与长期演进能力之间寻求全新系统平衡的深层变革。这一转变不仅驱动技术路径重构，更