长江电力获得实用新型专利授权:“一种空气温湿度传感器”

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2025月10月28日

证券之星消息,根据天眼查APP数据显示长江电力(600900)新获得一项实用新型专利授权,专利名为“一种空气温湿度传感器”,专利申请号为CN202422808424.2,授权日为2025年10月28日。

长江电力获得实用新型专利授权:“一种空气温湿度传感器”
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专利摘要:一种空气温湿度传感器,包括仪表显示器、测量插杆、探头组件和外套管,测量插杆用于插入至外套管内并与外套管固定,测量插杆和外套管之间设有间隙,所述间隙与吹灰系统连通;外套管端部可转动地安装有刮灰件,所述的刮灰件由吹灰系统的风力带动转动,并用于清理探头组件外部的灰尘。本实用新型通过优化刮灰件和吹灰系统的设计,显著提高了温湿度传感器的清灰效果和测量精度,延长了传感器的使用寿命,适用于各种需要精确温湿度测量的场合。

今年以来长江电力新获得专利授权828个,较去年同期增加了98.09%。结合公司2025年中报财务数据,今年上半年公司在研发方面投入了2.28亿元,同比增0.6%。

通过天眼查大数据分析,中国长江电力股份有限公司共对外投资了45家企业,参与招投标项目7321次;财产线索方面有商标信息267条,专利信息6917条,著作权信息1181条;此外企业还拥有行政许可438个。

数据来源:天眼查APP

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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 ...