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感知是人形機器人控制和執行的前提，傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記和控制等要求，感知層的傳感器是軟件控制和硬件家部件的橋梁，是物理世界與數字世界的接口，是實現具身智能的關鍵，在人形機器人中，較為重要的兒種傳感器有力傳感器、觸覺傳感器、IMU、視覺傳感器等

文章探討不同AI經驗水平的組織如何把握生成式AI機遇。客戶服務是生成式AI的先鋒領域，可探索未知領域并創造業務價值。IBM研究顯示，對話式AI經驗可預測生成式AI采用率，不同組織應根據自身起點和需求決定投資領域。

《騰訊出海/數據合規服務產品及解決方案》由騰訊云發布，主要內容包括騰訊云在數據合規中的責任與建議、平臺數據合規保障、數據合規工具箱及助力數據重要環節安全合規等方面。

《探索氣象數據收益分配新機制》由普華永道、貴陽大數據交易所和貴州新氣象科技有限責任公司聯合發布。該白皮書主要探討了氣象數據市場化配置進程及收益分配模式。

《Amazon Aurora 高可用與容災白皮書》深入探討了Amazon Aurora數據庫的高可用性（HA）和容災（DR）功能，旨在幫助企業構建彈性的全球化應用程序。Amazon Aurora是一個完全托管的關系型數據庫服務，與MySQL和PostgreSQL兼容，提供高性能和全球規模的可用性。

報告通過對數據中心行業過去連續五年詳實準確的行業數據的詳細解讀，根據用戶的地域分布和消費能力等因素，綜合分析數據中心行業的市場分布情況，并對主要區域市場進行深入調研(區域市場規模、特點、潛力)，對未來幾年的行業消費規模及增長趨勢做出科學預測，準確把握行業現狀與發展趨勢。

新一代智算中心面臨計算設備升級等挑戰，需云原生、智能化、綠色化運維。中國聯通提出網絡管控運維技術體系，強調資源協同管理、自動化部署等能力，推動智算中心高效運營，為數字經濟發展貢獻力量。

目前國際XDR市場尚處于早期探索期，但極具發展潛力。根據Gartner的預計，到2027年，全球將有高達40%的最終用戶/組織使用XDR來減少他們現有安全供應商數量，由此可見XDR市場廣闊的發展前景。

MSR6是一種基于三層IPv6 數據平面的無狀態組播方案。MSR6繼承了BIER的無狀態設計理念，同時借助SRV6引入組播業務的網絡編程能力，將單播和組播業務統一到IPv6數據平面。

SDN通過將網絡控制平面與數據轉發平面分離，實現網絡的可編程。隨著商業模式的迭代創新，SDN也越來越多以解決方案形式交付，企業的付費方式愈發靈活，用量計費逐漸成為主流。但當前SDN尚未完全發揮“轉控分離”的價值，白盒化進程有待推進。

中國移動發布新型智算技術白皮書，聚焦超萬卡集群在大模型基建軍備競賽中的應用。超萬卡集群有助于壓縮訓練時間，實現快速迭代，但面臨雙重挑戰：高效訓練和穩定性保障。集群有效算力、網絡穩定性及故障排查修復是關鍵問題。

信創是信息技術應用創新，通過國產和自主創新實現信息技術產業的“自主可控、安全可信、高效可用”。同時，信創產業發展是國家經濟數字化轉型、提升產業鏈發展的關鍵，是科技自立自強的核心基座。

《2024中國人工智能教育藍皮書》由灼識咨詢發布，對中國人工智能教育進行了深入分析

AI和GenAI成為推動專業工作變革的主要力量，專業人士對AI的看法由擔憂轉為需人類參與保持道德性，AI預計將在未來五年內對多數工作產生重大影響，尤其在高管和稅務行業。

AI+制藥技術發展不達預期風險、AI+制藥研發成本導致公司虧損風險、生物醫藥投融資下滑風險、地緣政治風險、數據隱私與安全風險、市場競爭加劇風險。

《2024人工智能行業新視角：人工智能助力核電復興》深入探討了核電在全球能源轉型中的重要地位，以及人工智能對核電需求增長的促進作用，同時分析了核電產業鏈的投資機遇。

教育領域“高 頻次運用”、“個性化需求”的特征與 AIGC 高度契合。目前比較主流的 AI 教育應用主要有文獻整理、校對潤色、作業批改、考題生成、引導思 考、答疑解惑、因材施教、多輪互動等場景。模型和算力資源層面，我 們認為，隨著算力成本下降、模型開源，基礎設施門檻將進一步降低。

AI大模型基于大數據訓練，支持多任務和少樣本學習。自2017年Transformer框架提出以來，大模型迅速發展，推動AIGC技術升級。英偉達等推動GPU算力增長，但高端GPU芯片進口受限影響國內算力投資。