参考资料

本书聚焦全球新秩序下中国发展潜力，解析 AI、企业出海等热点话题，覆盖汽车、大健康、能源等多个关键领域的趋势与机遇，为行业参与者提供前瞻性思考与解决方案。

本书提出可持续 AI 商数（SAIQ） 核心指标，揭示 AI 高速扩张下的能源、碳排放与水资源消耗危机，并给出智能芯片、低碳数据中心、审慎部署 AI、代码化治理四大落地路径，助力企业平衡 AI 增长与环境责任。

本书解析 AI 玩具的市场规模、竞争格局、品类结构与技术特征，深挖 Z 世代父母、悦己型青年、补偿型子女三大核心人群的需求差异与使用场景，展现 AI 玩具行业的发展现状与趋势。

本书全面呈现 2025 年抖音科技赛道规模增长、生态多元繁荣的态势，记录平台与科技行业共振、内容涌现、创作者成长及商业化突破的全貌，展现抖音成为科技大众化与行业共生的核心平台。

这份研究报告由中国信息通信研究院和北京仁科互动网络技术有限公司联合发布，旨在系统分析客户关系管理系统如何向智能化转型。

这本名为《大数据教科书》的教材，由吉斯兰·富尼撰写，旨在大学中教授大规模数据库知识。

本书系统梳理中国 AI 技术创新、应用落地与产业智能化现状，提出 “654” 体系并给出发展建议，是全面呈现 AI 赋能新质生产力的权威行业报告。

本书旨在探讨 AI Agent 如何通过重塑工作流程来提升企业生产力，并为企业提供从技术原理、场景应用到供应商选型的全方位实践指南 。

本书聚焦 2025 年人形机器人量产元年的行业爆发态势，通过剖析宇树科技、优必选等中国企业与特斯拉、Figure AI 等美国企业的技术路径、商业化进程、市场布局，对比中美在 “电驱动 + 供应链” 与 “AI 算法 + 系统集成” 的路线分野，梳理政策资本支持与行业挑战，预判技术融合、场景拓展、产业链重构及全球治理趋势，为行业决策提供参考。

本书立足中国市场与政策导向，提出 CBDG 四维生态新范式，剖析行业发展概况、企业体系化竞争的五大核心能力，结合科大讯飞、字节跳动、阿里等典型案例，预判大模型从多模态认知迈向具身化智能的技术、产业与治理趋势，是解读中国大模型行业发展的专业研究报告。

本书以具身智能的生态化进展为基础，从生态演进特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应用等多维度，系统观察了人形机器人在中国的年度发展进展，为行业各方提供参考。

本书深度分析 ChatGPT、Claude 等 8 款代表性通用型 AI Agent 产品，覆盖 58.4 亿月访问量，揭示其从对话到行动、从单一到生态等四大核心发展趋势，还为投资人、创业者、企业及个人提供了针对性的战略启示、投资创业建议与未来行动方向，全面展现通用型 AI Agent 的市场格局、技术演进与行业前景。

本书剖析了中国具身智能产业的发展概况、生态格局与典型案例，指出人形机器人迈入规模化放量关键期，行业将向生态层面综合较量迈进，并展望了其技术、场景与市场的未来发展趋势。

本书以 “芯 — 模 — 端 — 智” 一体化为框架，全面梳理端侧 AI 产业链、技术、终端、场景与市场趋势，是国内端侧 AI 产业最完整的全景式行业指南。

本书系统解析 AI Agent 的技术演进、商业落地、产业生态与未来趋势，是国内 AI 智能体领域的权威行业洞察。

本书剖析了赋能每位员工、覆盖每个工作流、服务客户、保障安全、助力规模化人才升级五大核心趋势，揭示了智能体 AI 将重构企业角色、工作流与商业价值的变革，同时为企业领导者制定相关战略提供了关键洞察与实践方向。

本书全景解析了全球 AI 应用平台市场的规模增长、竞争格局、各行业落地应用、头部企业布局，并预判了 AI Agent 等核心技术发展与行业未来趋势，同时分析了市场发展的挑战与发展建议。

本书系统地总结了美团如何基于自主研发的“龙猫”大模型（LongCat-Flash-Chat），在平外卖、到店、酒旅、共享单车等核心业务场景中通过 AI Agent 实现智能化升级的实战经验与技术架构。

本书旨在从人工智能、制造业、医疗健康、大消费和碳中和五大核心产业出发，深入探讨中国未来五十年的产业发展方向、竞争优势及长远机遇。

本书全面剖析了 2024 年前八个月全球 AI 应用的下载、内购收入、区域分布、细分品类表现，并结合头部产品案例总结行业趋势。

本书系统讲解 DeepSeek 大模型优势、使用方法、实用提示词技巧与多场景落地应用，是面向普通用户的 AI 高效使用实战指南。

本书是一本从零开始教你手写 x86 操作系统的硬核技术手册，以实战为核心，完整讲解从硬件原理、汇编、程序结构到引导加载、内核开发的全流程，带你真正理解操作系统底层实现。

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本书系统梳理技术现状、全场景落地案例与企业落地建议，指明零售正从流程加 AI 转向 AI 重塑流程。

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本书全面解析 iOS、Android、鸿蒙三大移动开发生态现状，研判 AI 智能化、多设备融合、全民开发等行业趋势，并描绘 2030 年开发者技术与生态的发展愿景。

这份题为《2025年中国世界模型发展洞察》的白皮书，深入探讨了世界模型 (World Models)这一前沿人工智能技术。

本书全面解析全球及中国扫地机器人从基础功能到精细化清洁闭环的技术迭代、市场规模、品牌创新与产业趋势。

本书全面呈现 2025 年加密技术 adoption 趋势、核心发展方向（后量子密码、AI 驱动加密、云原生加密）、各行业应用现状、数据泄露成本、密钥管理与合规挑战等关键内容，为企业网络安全与加密部署提供权威参考。

本蓝皮书系统介绍 OpenClaw——一个免费开源的 AI 智能体平台，旨在帮助普通市民、职场人 士以及各类机构了解这一新兴技术的核心理念、实际能力与应用价值。

本书全面系统地梳理了全球脑机接口技术的分类特性、国内外政策布局、技术演进阶段（1.0至3.0时代）及产业链全景，并对产业生态与投融资趋势进行了前瞻性展望。

Kubernetes基础教程，全面掌握容器编排技术的实战手册，涵盖核心架构、关键组件和实际应用。

这是一份由AI撰写、关于AI的"自我觉醒"宣言。

从入门到精通，涵盖架构原理、部署方案、渠道接入、Skills系 统、模型配置、安全与成本的一站式参考手册。

本书阐述了机器学习的基础理论、核心算法及数学推导，涵盖 PAC 学习、VC 维、线性预测器、Boosting 等关键内容，兼顾理论严谨性与实用性，适用于高等本科或研究生课程及相关领域研究者。

本书聚焦 AI 时代云计算发展，解析全球与我国政策、市场、技术趋势，阐释云智融合下 AIIaaS、AIPaaS、MaaS、AISaaS、AIMSP 五大服务范式创新，展望产业未来方向，是云计算与智算领域权威参考。

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本书全面解析行业概览、赛道判断、厂商商业化路径，指出行业处于规模化爆发前夜，市场将高速增长，厂商正从硬件为王转向生态制胜。

本书从原理、工程实践到部署全栈讲解，覆盖云 / 边缘 / 移动 / 微型 ML、模型训练优化、硬件加速、MLOps、安全隐私与可信 AI，兼顾理论与实战，是机器学习系统工程的系统性学习指南。

本书聚焦 AI 智能体跨越鸿沟，多维度解析生成式 AI 发展、产业影响及 2026 年技术与商业展望。

本书系统讲解了生成式 AI 智能体的定义、核心架构、工具类型、运行逻辑，并结合代码示例与实操案例，介绍其开发方法、优化技巧及在 Vertex AI 等平台的落地应用。

本书系统讲解神经网络、机器学习与深度学习的核心理论、模型、算法及数学基础，内容由浅入深、理论与实践结合，适合高校教学与自学入门。

本书系统地分析了生成式 AI 驱动下的全球及中国算力市场趋势，并从技术演进、行业应用及城市排名等维度评估了中国智算基础设施的发展现状，为企业提供了“扩容”与“提效”并行的实战指南。

本书是为开发者、高级用户和团队打造的 Claude 技能构建完整指南，从基础定义、设计规划、测试迭代到分发分享，讲解了打造高效 Claude 技能的技术要求、最佳实践、实用模式与排障方法，还涵盖独立技能和 MCP 增强工作流开发，助力读者快速构建可跨平台使用的 Claude 技能。

这份《RAG实践手册》是一部关于构建基于 检索增强生成（RAG） 技术的智能聊天机器人（Chatbot）的实战指南。

本书系统分析 AI 时代下 PC 端的战略价值、开发者面临的增长挑战与机遇，指出应用商店成为分发核心，并展望 AI Agent 与 Windows Agent System 将重塑应用生态与开发范式。

本教程从零讲解 AI 原生智能体核心原理、经典范式与代码实现，带你从 LLM 使用者成长为智能体系统构建者。

本套装汇聚多位权威作者的智慧，涵盖千脑智能、元宇宙、脑机接口、可信 AI 等核心主题，深入探索大脑工作原理与人工智能发展趋势，为读者呈现脑科学与 AI 领域的前沿洞见与未来图景。

本书通过严谨的数学视角系统介绍了强化学习的核心概念、基本问题及经典算法，是一本面向学生和研究者的入门级专业指南。

本书基于 310 份消费者问卷与多平台内容分析，揭示大促期间社媒内容以 “创意 + 情绪” 为核心、攻略型内容降低决策成本、KOL 种草与素人真实体验主导消费转化的趋势，同时呈现双 11 从购物节转向全民消费季、AI 全面落地、平台延长周期与升级服务的行业变化。

本书全面解析了 2023 年以来 AI 智能体领域的发展趋势、核心玩家、技术栈、行业应用，并给出 2026 年六大关键预测，同时探讨了企业落地 AI 智能体的机遇、挑战与核心策略。

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本书立足国家战略与上海产业基础，系统梳理 “AI + 制造” 的政策部署、技术突破、场景应用与生态培育，分析现存瓶颈并给出企业能力晋升范式与政策建议，为产业智能化转型提供实践参考。

本书用通俗的讲解介绍机器学习基础、算法、落地流程、团队能力建设，并结合多行业案例与行业预判，帮助读者理解并落地机器学习技术。

本书从编码、日志、测试、安全、数据库、工程架构等多维度制定强制与推荐规约，旨在统一开发标准、规避常见漏洞、提升代码质量与团队协作效率，是 Java 开发者必备的实操指南。

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