长期新冠（Long Covid）是指感染新冠病毒后，患者在数周甚至数月内仍可能持续经历的健康问题。这种现象尚未被完全理解，其症状可能包括失眠、头痛、味觉或嗅觉变化、脑雾、消化及呼吸系统问题等。        那么，哪些人更容易患上长期新冠？根据美国人口普查局和疾病控制与预防中心（CDC）收集的数据，17.9%的美国成年人表示，他们曾在某个时期经历过长期新冠。其中，女性的患病率明显高于男性，分别为21.8%和13.9%。从年龄层来看，40-49岁人群的长期新冠发生率最高，其次是50-59岁群体。        此外，调查还揭示了当前美国长期新冠患者的分布情况。在去年8月20日至9月16日期间，5.3%的美国成年人表示自己正经历长期新冠。这一数据趋势与整体情况相符——女性的患病率仍高于男性，分别为6.8%和3.7%。在年龄层面，40-49岁人群的比例最高，达到7.0%，其次是50-59岁的6.6%，而18-29岁人群中也有5.2%的人受其影响。        从种族和族裔来看，西班牙裔或拉丁裔群体患长期新冠的可能性更高，占美国长期新冠患者总数的20.3%，高于17.9%的全国平均水平。“非西班牙裔的其他种族及混合种族”群体的比例更高，达到22.5%。        据美国健康新闻网站Stat报道，研究人员和医疗机构表示，长期新冠的治疗差异可能与疫情期间某些族裔和社会群体感染率和病情严重程度较高的原因相似。报道指出：“许多弱势社区缺乏优质医疗资源，或者需要付出更大努力来说服医疗机构认可其病情的真实性。这张图表显示了哪些群体更有可能在美国经历长时间的Covid。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

        过去几年，全球企业加速"上云"的浪潮，让云基础设施服务市场迎来爆发式增长。权威机构Synergy Research最新数据显示，该市场规模已从2017年的不足500亿美元，飙升至去年3300亿美元的新高。虽然2023年市场增速自然放缓至20%以下，但生成式AI技术的横空出世，硬生生在2024年给这个万亿级市场踩下了"油门"——全年行业规模激增600亿美元，同比增速回升至22%，堪称大象起舞的奇迹。        "自ChatGPT问世以来，生成式AI至少贡献了云服务收入增长的一半。"Synergy Research Group首席分析师约翰·丁斯代尔（John Dinsdale）指出，"这既包括新推出的生成式AI/GPU服务，也包含AI技术对现有云服务的增效改造。"        市场格局方面，亚马逊AWS和微软Azure仍稳坐头两把交椅。其中亚马逊独占30%市场份额，按3300亿美元总规模计算，意味着其云业务年收入已突破千亿美元大关。更惊人的是其盈利能力——2024年AWS运营利润达400亿美元，几乎贡献了亚马逊集团总利润的六成。该图表显示了自2017年以来全球云基础设施服务的增长情况。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

        近年来，中低收入国家在推动男女教育公平方面取得了显著进展。然而，低收入国家仍然面临较大挑战。根据2021年数据显示，在经济欠发达地区（主要为非洲国家），仅有38%的女生完成了初中教育，而男生的这一比例为43%，意味着每100名男生中，仅有89名女生能够完成相同阶段的学业。        世界银行的数据显示，上世纪80年代中期，低收入国家及中低收入国家（如印度、越南、尼日利亚、肯尼亚和埃及）的教育性别差距相似，当时每100名男生中仅约有65名女生接受教育。然而，此后这一情况持续改善，并在2010年代初期基本实现了性别均衡。对于中等偏上收入国家（如拉美大部分国家以及中国、印度尼西亚、南非和土耳其），这一平衡则早在2004年便已实现。        尽管教育公平性在不断提升，但世界银行报告指出，贫困、偏远地区居住条件，以及少数群体和特殊需求学生的教育可及性问题，仍然影响着全球许多女孩的受教育机会。这一现象令人关注，尤其是考虑到在诸多学术指标上，女生往往表现优于男生。例如，在小学阶段的阅读能力测试中，女生的平均成绩通常更高，而在接受高等教育的可能性方面，女生的比例也高于男生。        放眼全球，2023年适龄儿童的整体小学完成率约为88%-89%，但女生在“未接受正规教育”的群体中仍占较大比例。同时，全球范围内约有75%的适龄儿童完成了初中教育。其中，阿富汗的性别差距最为明显，该国完成八年级教育的男生比例比女生高出30个百分点以上。这张图表显示了按国家收入群体分列的较低的中学完成率性别均等指数。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

中国工业报王珊珊 随着中国云基础设施和中国大模型的不断成熟，中国AI得以在海外快速落地。一方面，新兴AI原生企业自创办起，就基于云企业全球节点和领先的AI产品，为全球用户提供多样化的AI应用；另一方面，传统企业通过接入大模型升级产品，加速开拓海外市场。 AI出海正成为中企出海新趋势！7月9日，中国工业报在2025阿里云中企出海峰会·北京获悉，Vidu、Question.AI、LiblibAI等头部AI应用已与云企业合作，在海外市场跻身第一阵营。 借助阿里云AI基础设施，生数科技负责人表示，其旗下视频生成应用Vidu已覆盖200多个国家与地区，B端服务客户数量及调用量环比增长300%。生数科技打造海内外统一的技术架构：阿里云跨地域、云边端一体化的弹性资源池，帮助Vidu能够平滑应对流量的峰谷变化；基于阿里云推理加速技术（DeepGPU），相比IDC同等算力下，Vidu生成不同分辨率的视频速度提升10%+；借助阿里云提供的高性能存储带宽、容器服务ACK和镜像仓库ACR服务能力，Vidu模型预热时间缩短50%；基于阿里云全球覆盖，稳定、高效、灵活的跨地域组网能力，就近接入可降低时延40%以上，为Vidu提供高可用的全球网络。 作为国内第一个AI原创图像社区，LiblibAI全球用户访问量已超1亿。负责人表示，从全球基础设施、模型训推到业务部署、数据分析，阿里云海外基础设施的合规能力，保障了LiblibAI海外业务数据安全、隐私保护等合法合规性，支持图像生成服务在多个国家顺利落地，顺利承接全球流量的快速增长；基于阿里云OSS等技术，PB级数据通过冷热分层得到存储，Flink与Maxcompute通过数据实时计算与分析，帮助LiblibAI快速决策，同时PAI-Rec提供了最佳搜索推荐策略。在社区层面，LiblibAI通过接入通义系列模型实现多模型并发调用与推理成本控制。据悉，LiblibAI的海外上线效率提升60%，研发运维效率提升79%，版本迭代实现90%加速。 MiniMax凭借强大的模型技术和全球化的产品布局，成为AI出海的重要力量。其负责人表示，在模型训推方面，灵骏大规模训练集群以高通信效率保证了训练的稳定性；阿里云ACK对GPU和CPU资源的统一管理和调度能力，有力支撑了模型的强化学习；云上数十万核大规模ECS弹性计算和ACS算力，满足了MiniMax数据处理和AgentInfra弹性的算力需求；阿里云CPFS与OSS的协同分工，满足了模型数据处理和训练不同阶段的需求。此外，阿里云全球基础设施满足了MiniMax多地域计算资源互联的需求，为全球用户提供了稳定的网络保障。 阿里云智能集团副总裁、公共云事业部首席架构师韩鸿源表示：“今天，AI叠加出海带来了更多的可能性。中国企业不缺能力，缺的是走向海外后快速找到基础能力的机会。阿里云作为领先的AI云，要把中国企业习惯和依赖的基础能力在国内和海外广覆盖，帮助中国企业在海外顺畅开展业务。”

        美国2月零售销售增长0.2%，部分扭转1月异常大幅下滑美国零售销售在2月份增长0.2%，部分恢复了1月份1.2%的异常下降（经季节性调整）。根据美国人口普查局的初步估算，2月份零售和餐饮服务总额——包括实体店、线上和餐厅消费——达到7227亿美元，同比增长3.1%。过去三个月的总销售额较去年同期增长3.8%，这表明尽管1月份有所波动，消费者仍在持续支出。这点至关重要，因为消费支出（零售销售是其中的重要组成部分）占美国GDP的近70%。只要消费者维持稳定支出，经济增长动能就不会轻易减弱。        不过有一个需要注意的地方，那就是国内生产总值（GDP）的增长是基于‘实际值’计算，即剔除价格变动因素后的数据。，而零售额则没有经过这样的调整。从最新的数据来看，2月份零售额和消费价格均上涨了0.2%，这意味着经通胀调整后，消费支出持平。从同比来看，2月份零售额增长了3.1%，而消费价格则上涨了2.8%。这表明实际消费支出增长了0.3%，因为零售额的增长略高于通胀水平。        然而，如果将时间跨度从一年拉长至三年，情况就并非如此了。从2022年2月到2025年，经季节性波动、节假日和交易日差异调整后的零售和餐饮服务销售额增长了11.1%。但经消费者价格指数（CPI）通胀调整后，销售额实际上下降了1.1%。尽管三年内1.1%的降幅不算大——尤其是考虑到通胀对居民消费能力的影响——但在讨论消费者支出时，这仍是一个需要考虑的因素。综合来看，在过去一段时间的通胀环境下，消费支出一直表现稳健，因为消费者在价格大幅上涨的情况下，购买的商品数量大致保持不变。这张图表显示了自2015年以来美国每月的零售和餐饮服务销售额。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

        作为亚洲最受欢迎的购物目的地之一，香港每年吸引约5,000万游客，为本地经济带来可观收入。多年来，实体零售门店一直是香港零售业的核心支柱。然而，疫情以来，香港的线上零售及数字经济进程明显加快。到2024年，香港线上零售销售额已突破300亿港元。2020年至2024年香港网上零售额（以十亿港元计）。 香港线上购物与生鲜电商发展        相比内地消费者将网购深度融入日常生活，受益于成熟的线下零售体系，香港消费者对线上购物的接受度起步相对较慢。自疫情发生以来，香港的电商用户数量持续增长，越来越多消费者开始进行线上比价、生鲜网购以及二手商品交易等多样化线上消费活动。        尽管增长明显，截至2025年，香港选择线上购买生鲜食品的消费者比例仍不足三成，显示出该领域仍具备较大发展潜力。目前，美团旗下的Keeta与Foodpanda是香港主流的线上生鲜购物平台。2020年至2029年香港电子商务用户数量（以百万计）。 香港本地电商平台表现突出在竞争激烈的本地市场中，香港本土电商平台HKTVmall脱颖而出，超过了国际电商巨头如Amazon和阿里巴巴，成为香港最具影响力的B2C平台。同时，越来越多的消费者也开始通过Facebook、Instagram等社交媒体平台完成购物，进一步拓展了香港的数字消费渠道。2023年，香港超过四分之三的线上购物交易在手机端完成，移动应用程序已成为消费者首选的移动购物方式，使用频率超过了手机网页端。2020年至2029年香港电子商务用户数量（以百万计）。 线上奢侈品消费趋势显现        在竞争激烈的本地市场中，香港本土电商平台HKTVmall脱颖而出，超过了国际电商巨头如Amazon和阿里巴巴，成为香港最具影响力的B2C平台。同时，越来越多的消费者也开始通过Facebook、Instagram等社交媒体平台完成购物，进一步拓展了香港的数字消费渠道。2023年，香港超过四分之三的线上购物交易在手机端完成，移动应用程序已成为消费者首选的移动购物方式，使用频率超过了手机网页端。2023年1月香港受访者在线购买奢侈品的主要原因。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

        去年，由于降雨异常以及可可病毒性病害的影响，西非地区2023/2024年度的可可收成严重受挫，全球市场面临供应短缺，致使欧洲巧克力制造商和消费者面临价格上涨压力。        不过，行业专家预计，今年的情况将有所好转。根据国际可可组织（ICCO）于2月底发布的报告，2024/2025年度的可可产量有望实现盈余，结束连续三年供应不足的局面。        从下图数据可以看出，全球可可市场高度依赖几内亚湾地区的收成。全球约65%的可可产自四个西非国家：科特迪瓦占38%，加纳占12%，尼日利亚和喀麦隆分别占7%。相比之下，南美洲的可可产量居第二位，主要生产国为厄瓜多尔和巴西，分别占全球产量的10%和4%。        全球大部分可可随后出口至欧洲和北美市场，在当地进行加工并主要供消费使用。例如，荷兰、德国和比利时三国合计进口全球约25%的可可豆，使欧盟成为全球最大的可可进口地区，占全球进口总量的60%。此外，美国和加拿大合计进口量也占全球产量的约7%。        随着供应前景的改善，市场参与者对未来一年的价格走势和产业链稳定性持更加积极的态度。该图表展示了 2024/2025 年世界主要的可可豆生产国和进口国（单位：千吨）。 如您对上文更多相关内容感兴趣，想获取更多数据解析，请通过电话：(010)67410698与我们联络！

中国工业报 耿鹏飞 从智能仓库的毫秒级响应到物流配送的超高效体验，AI正以“数据智能技术（Data+AI）”为核心，推动供应链从“人力驱动”向“算法驱动”转型。 近日，作为“数云原力®2025”大会重要组成，AIforProcess系列直播——AI赋能实践专场重磅开播。在本次活动中，神州控股技术与业务专家通过旗下科捷昆山旗舰智能仓实地探访与行业专家圆桌对话，揭开了人工智能重塑产业效率的底层逻辑。 这场直播不仅呈现了AI技术在仓储物流中的全流程应用，更揭示了产业数字化升级的核心路径——以可视化打破信息壁垒，以大模型重构决策逻辑，最终实现效率与体验的双重跃迁。 数据智能驱动供应链实现“三化”升级 神州控股科捷昆山淀山湖旗舰仓是一个数字化智能仓库。神州控股智慧供应链集团软件及智能化部系统应用经理苏雅鹏介绍，它不仅是现代的物流枢纽，更是融合了大数据、AI、人工智能的数字化标杆仓。在这里传统的作业模式被彻底革新，取而代之的是数据驱动、人机协同和智慧决策的高效运营体系。 走进科捷昆山仓，“全流程监控大屏”映入眼帘。它可不是一块普通的屏幕，它的背后是智能大脑，能把现在仓库的情况、需要关注的情况，还有后面如何协同的信息给展示出来。” 制单员张书勤回忆道：“过去需要频繁跑现场手动记录数据，现在智能制单监控系统实时显示各客户未制单数量、已制单分发比例，AI还能通过订单类型分布建议最优处理顺序，漏单率直接降为零。” 这种变革的核心在于AI算法对历史数据的学习——系统能自动识别“4小时未拣货订单”“24小时未签收数据”等异常模式，通过预警将问题暴露在萌芽阶段，使仓库整体效能提升30%以上。 更具突破性的是“预测性运营”能力。系统基于历史单量波峰波谷数据，可提前预判作业高峰：当前已接单1.3万单，预计今日总接单量2.5万单，按现有进度3.5小时后可完成出库。这种实时推演让资源调配从“经验主义”转向“数据精准”，避免了大促期间常见的现场拥堵问题。 拣货区的动态热力图堪称AI优化空间效率的典范。仓经理刁松奇展示了系统如何通过红橙黄绿四色实时监控拣货频次：“55个高频拣货位（红色）占比20%，全部靠近作业区，使拣货路径缩短40%。”系统不仅能识别高频货位是否靠近分拣区，还能分析热力分布均衡性，避免人员拥堵或路径过长。大促前，AI会自动分析货位布局，建议将高频商品调整至最优位置，使拣货效率提升25%。 在复核环节，AI的“金眼视频监控”与“小金AI智能包材推荐”成为质量防线的“双保险”。仓经理朱红指出：“包材推荐准确率提升后，商品破损率下降18%，而视频监控让客诉响应时间从24小时缩短至4小时。”智能大屏还能动态显示人均产能、各流水线效率波动，当某岗位效率低于标准15%时，系统自动标红并提示“新员工需加强培训”或“扫描枪故障需更换”，实现问题的精准定位与闭环解决。 交接区的数字化大屏彻底改变了传统物流的“扯皮困境”。交接员李赵兆对比道：“系统上线前，异常订单响应需2-3小时，纠纷率3%；现在全流程透明化，3341单已称重未交接订单中，滞留预警率为0%，月均节约运输成本12万元。”AI的“智能预判调度”能根据订单量预测车辆需求，当申通交接区容量占用率达190%时，系统自动提示加派人员车辆，避免“车等货”或“货等车”现象。同时，24小时超时订单自动置顶，结合智能优先级推荐，使链路时效提升35%。 “这就是数字化的力量，让整个出库链路在一个大屏全景可视，整个作业管理的流程从以往的事后补救变成事前预警和事中控制，整个仓库的运作质量能得到更好的保证。”苏雅鹏向中国工业报说道。 从智能制单的数字大脑到热力优化的智能拣选，再到AI赋能的精准复核，最后来到高效的交接区，科捷昆山仓通过智能大屏实时监控、AI算法动态优化、数据驱动决策，真正实现了供应链的“三化”升级：数字化、智能化、精准化。 神州控股智慧供应链集团副总裁闫丰强调：“目前AI和大数据在各行各业的应用越来越丰富了。在我们的供应链业务中，也有很多的操作场景，我们致力于做实用的科技，让AI与业务场景深入融合到一起，实现质量管理的闭环，更好地服务客户。” 可视化大屏与大模型的“双引擎”效应 在智能化旗舰仓，AI身影是无处不在的，不仅大大便利了仓内的工作，同时让工作变得更有质量。那么，AI是否能真正解决传统供应链的三大痛点：数据滞后、协同低效、决策模糊。 神州控股智慧供应链集团中区总经理苏涛认为，传统管理的核心困境在于“结果监控缺失过程洞察”：“过去只能看到‘今日发了多少单’，却不知道‘卡在哪个环节’，只能靠人力盯梢，难免遗漏。”神州控股智慧供应链集团行业营销部副总经理王修申补充道：“客户投诉发货超时，传统数据滞后1-2小时，仓与总部常因KPI考核扯皮，每月需花半周时间追溯数据。”而行业营销部高级总监宋立秋则深受“多平台数据孤岛”之苦：“深夜11点客户询问各平台到达率，我需手动导入WMS、BMS、TMS数据，制作Excel报表耗时2小时。” 神州控股智慧供应链集团软件及智能化部副总经理田申表示，为了解决以上问题，今年科捷在整体的数字化相关的投入增加了很多，主要是干了两个大事，第一个是把供应链控制塔（KingKoodata）进行了全面优化跟升级，第二个是自主研发了供应链垂直大模型智能体，帮助工作中进行提效。 升级后的供应链控制塔以“一岗一屏”为核心，实现全链路数据穿透。苏涛举例：“制单岗大屏会显示‘某客户订单距出库仅剩3小时，需优先制单’，同时告知后续环节‘现有未生产订单500单，可支撑制单2小时’，让各岗位节奏同步。”这种“过程可视化”让科捷昆山仓试点三个月内，订单准点完成率从82%提升至98%。 更关键的是数据驱动的决策闭环。系统不仅高亮显示问题环节，还支持多级钻取：“点击‘复核效率下降’预警，可直达具体操作员、具体时段的操作数据，甚至定位到‘扫描枪故障’等细节。”王修申强调，这使总部从“救火队”转型为“防火员”：“过去发现问题需层层汇报，现在大屏实时显示‘拣货环节慢20%’，可立即调度人员支援，客户投诉率下降40%。” “最厉害的是小金AI助手，不仅能及时监控所有的异常情况，还会用最直观的方式给出处理建议，就像有专家随时在身边指导一下。”张书勤口中的小金AI助手，正是针对通用大模型“懂方法论却不懂业务”的痛点，自主研发的供应链垂直大模型——小金智能体。 基于金库系统的海量运作数据，“小金AI”具备三大核心能力：第一，全天候24小时不间断扫描订单、库存的状态，进行作业调度，对异常情况进行毫秒级预警；第二，对话式智能辅助，通过自然语言为工作人员提供最优的解决方案，大幅度降低决策门槛；第三，持续不断地自我优化，通过机器学习不断对算法模型进行优化，以适应越来越多复杂的业务场景。 在田申看来，因为现在通用大模型是没有企业数据的，当我们想让大模型解决具体问题的时候，它没有数据，其实一切都是空谈，只能给你方法论。而小金就是专注于供应链领域的一套大模型智能体套件。这个套件里面其中有三个核心的智能体，分别是运营助手、决策助手、客户助手。 苏涛演示：“问‘D5仓今日发货风险’，AI会基于产能、人员、时效考核，实时回复‘当前接2万单，已发1.5万单，剩余5000单按现有速度可按时完成’。” 宋立秋对比道：“普通大模型给美妆客户方案时只会讲‘布局发货区’，而小金会分析‘该客户与XX美妆客户相似，需关注定制化包装与产业带就近仓配’，方案命中率提升60%。” 王修申向中国工业报介绍：“客户可通过手机查询‘今日订单履约率’‘行业对标数据’，还能语音生成定制报表，客户经理工作量减少70%。” 可以预见，科捷昆山仓的实践验证了供应链“三化”升级的可行性：“数字化实现全链路可视，智能化通过AI算法优化流程，精准化则让资源调配误差控制在5%以内。”下一步，科捷将推动小金智能体与KingKooData的深度融合，例如在报价场景中，AI可自动分析历史成本、社会物流资源价格，生成精准报价方案，目前该功能已进入测试阶段。 从科捷昆山智能仓的数字看板到总部决策层的大模型助手，AI正在重新定义供应链的“速度”与“温度”：速度源于数据驱动的毫秒级决策，温度来自技术对人的理解与赋能。正如直播中所言：“AI不是冰冷的代码，而是能读懂业务、体贴需求的伙伴。” 随着KingKooData与小金AI的持续进化，供应链将从“劳动密集型”向“技术密集型”全面转型，而这种变革的涟漪，终将波及城市政务、民生服务等更多领域，推动社会治理与生活体验的整体跃迁。 小结 在这场数云原力的革命中，每个岗位的屏幕、每次人机的对话、每组流动的数据，都在书写着AI时代的产业新篇章——那里既有算法驱动的效率奇迹，也有技术承载的人文关怀，共同勾勒出智慧社会的清晰轮廓。 Gartner预测：“到2028年，90%的供应链决策将依赖AI生成的数据洞察。”未来，供应链将向“超自动化”演进：从需求预测到物流执行，全程由AI系统协同机器人、自动驾驶车辆完成。 回望供应链的演进史，从马车运输到集装箱革命，从ERP系统到物联网应用，每一次变革都在降低交易成本。而数据智能技术正在实现前所未有的突破：当科捷智能仓的AI系统将异常响应时间压缩至秒级，当小金AI助手24小时无休处理客服咨询，当KingKooData供应链控制塔实现全国仓库的实时协同，我们看到的是一个接近“边际成本归零”的未来。