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中国广核获得发明专利授权：“核电厂管道泄漏监测方法、装置、计算机设备与存储介质”

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2025月08月09日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示中国广核（003816）新获得一项发明专利授权，专利名为“核电厂管道泄漏监测方法、装置、计算机设备与存储介质”，专利申请号为CN202211595149.X，授权日为2025年8月8日。

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专利摘要：本申请涉及一种核电厂管道泄漏监测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待监测管道的当前状态信息以及实时温度测量信息；基于预设状态信息与温度分布对应关系、以及当前状态信息，得到待监测管道的理论温度归一化灰度值分布；根据实时温度测量信息，得到实测温度归一化灰度值分布；对比理论温度归一化灰度值分布以及实测温度归一化灰度值分布，得到泄漏监测结果。采用本方法能够实现准确的泄漏监测。

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今年以来中国广核新获得专利授权227个，较去年同期减少了35.51%。结合公司2024年年报财务数据，2024年公司在研发方面投入了24.43亿元，同比增0.96%。

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通过天眼查大数据分析，中国广核电力股份有限公司共对外投资了31家企业，参与招投标项目373次；财产线索方面有专利信息7406条，著作权信息853条；此外企业还拥有行政许可14个。

数据来源：天眼查APP

以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。

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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径

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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 2024年5月13日来源：人民日报央视新闻客户端百度 405 20 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径图片来源于网络，如有侵权，请联系删除国产大模型数量已超200个据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会;更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来，我国的大模型发展要坚持应用导向，重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合，基于应用开发与市场需求，人工智能的研发应用不断深化。据中研产业研究院分析：大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。大模型产业分析据不完全统计，2023年，在大模型及应用相关领域，国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司，它们的业务涉及基础大模型，以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。从地域分布来看，美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。在26家独角兽中，有17家都是诞生在美国，另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家，加拿大1家。据IT桔子数据，目前，中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中，AIGC及大模型相关有4家，占比近一半。它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。这四家公司呈现出了几个共同特点：明星创始团队、融资相对密集、金额巨大，且估值都超过10亿美元。我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。虽然，2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多，但并不输于欧洲国家。中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下，它正快速融入各行各业，为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来，我们可以乐观地预见，中国大模型将继续引领创新浪潮。值得注意的是，大模型也面临着一些挑战。首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其训练成本非常高。其次，大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。此外，大模型的可解释性也是一个挑战，因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构，很难解释其决策过程。报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。想要了解更多大模型行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告。关注公众号免费获取更多报告节选免费咨询行业专家相关深度报告REPORTS 11194 2929 3729 4529 5364 6229 推荐阅读 ...

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