西部超导获得发明专利授权：“一种Ti6Al4V钛合金大规格棒材制备方法”

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2025月08月26日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示西部超导（688122）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种Ti6Al4V钛合金大规格棒材制备方法”，专利申请号为CN202210522483.6，授权日为2025年8月26日。

西部超导获得发明专利授权：“一种Ti6Al4V钛合金大规格棒材制备方法”
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专利摘要：本发明涉及一种Ti6Al4V钛合金大规格棒材制备方法，包括如下步骤：S1、β单相区大变形量开坯锻造：锻造火次共2火次，每火次均进行大变形量镦拔锻造，锻造后空冷。S2、α+β两相区大变形量对角拔长锻造：锻造火次共1～2火次，每火次均进行大变形量对角拔长锻造，锻造后空冷。S3、β单相区小变形量快速镦拔锻造：锻造火次共1火次，对坯料快速镦拔锻造，锻造后空冷；S4、α+β两相区小变形量直拔锻造：锻造火次共3～5火次，将坯料直拔锻造，锻造后空冷，得到Ti6Al4V钛合金大规格棒材。该方法优化了热加工工艺和流程，减少锻造火次，提高棒材组织的均匀性和性能一致性。

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今年以来西部超导新获得专利授权31个，较去年同期增加了106.67%。结合公司2024年年报财务数据，2024年公司在研发方面投入了3.51亿元，同比增6.51%。

通过天眼查大数据分析，西部超导材料科技股份有限公司共对外投资了19家企业，参与招投标项目517次；财产线索方面有商标信息44条，专利信息605条，著作权信息28条；此外企业还拥有行政许可142个。

数据来源：天眼查APP

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人保车险,人保财险 _2024年中国电流互感器行业的产业链供需布局及投资前景预测

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2024年中国电流互感器行业的产业链供需布局及投资前景预测 2024年4月24日 来源：互联网 486 25 电流互感器是一种基于电磁感应原理的测量仪器，主要用于将一次侧的大电流转换成二次侧的小电流来测量。它由闭合的铁心和绕组组成，其中一次侧绕组匝数较少，串在需要测量的电流的线路中，而二次侧绕组匝数较多，串接在测量仪表和保护回路中。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 电流互感器是一种基于电磁感应原理的测量仪器，主要用于将一次侧的大电流转换成二次侧的小电流来测量。它由闭合的铁心和绕组组成，其中一次侧绕组匝数较少，串在需要测量的电流的线路中，而二次侧绕组匝数较多，串接在测量仪表和保护回路中。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 在工作时，电流互感器的二次侧回路始终保持闭合状态，因此测量仪表和保护回路串联线圈的阻抗很小，使得电流互感器的工作状态接近短路。此外，电流互感器通过绕组比例的设计，将高电流侧的磁场转换为低电流测量装置可以处理的低电流，实现比例转换。这种设计使得电流互感器能够安全地使用低电流测量设备进行电流的监测和保护。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 电流互感器在电力系统中具有广泛的应用，主要用于电力监测、故障检测、电力保护等方面。在电力监测中，电流互感器可以测量电流大小和电压等参数，为电力系统的运行维护提供技术支持。在故障检测中，电流互感器能够检测电路的短路故障，及时触发保护系统，确保电力系统的安全运行。此外，电流互感器还可以用于电力信号处理、电力质量监测等方面，为电力系统的稳定运行提供保障。2023年全球电流互感器市场规模约为94亿美元，预计在未来几年内将保持稳定增长。 根据中研普华产业研究院发布的分析 电流互感器行业的产业链供需布局 在原材料供应环节，电流互感器的主要原材料包括铁芯、铜线、绝缘材料等。这些原材料的质量和供应稳定性直接影响到电流互感器的生产效率和产品质量。因此，供应商需要具备稳定的生产能力和良好的质量控制体系，以确保原材料的质量和供应。 生产制造环节是电流互感器产业链的核心。在这一环节，企业需要拥有先进的生产设备和技术，以及专业的研发团队和生产人员。通过精密加工和组装，将原材料转化为具有高精度和稳定性的电流互感器产品。同时，企业还需要建立完善的质量管理体系，确保产品的质量和性能符合标准要求。 销售与应用环节则是电流互感器产业链的下游。在这一环节，产品通过经销商、电力公司等渠道进入市场，并广泛应用于电力、电网、轨道交通、建筑、新能源等行业。随着智能电网和新能源等领域的快速发展，电流互感器的需求不断增加，为行业的快速发展提供了有力支撑。 从供需布局来看，电流互感器行业的市场需求持续增长，而供应端则呈现出多元化和竞争激烈的态势。为了应对市场变化和竞争压力，企业需要加强技术创新和产品研发，提高产品质量和性能，同时加强市场营销和品牌建设，提升市场竞争力。 首先，市场需求持续增长。随着可再生能源的快速发展和智能电网建设的推进，电流互感器的需求在不断增加。此外，电能计量、电力设备监测和故障检测等领域对电流互感器的需求也在持续增长，为行业提供了广阔的市场空间。 其次，技术创新和产业升级推动行业发展。电流互感器行业在技术创新和产品研发方面取得了显著进展，不断提升产品的性能和可靠性。同时，行业内的产业升级和结构调整也推动了行业的健康发展，提高了整体竞争力。 再次，政策支持为行业发展提供了有力保障。政府对电力行业的政策支持和投资，特别是在智能电网和新能源领域的政策引导，为电流互感器行业的发展提供了良好的政策环境。政策支持和市场需求的双重驱动，使得电流互感器行业的投资前景更加广阔。 然而，需要注意的是，电流互感器行业的竞争也日益激烈，国内外众多厂商在市场中竞争。投资者在考虑进入该行业时，需要充分考虑市场状况、竞争环境、技术创新能力和风险管理能力等因素。同时，需要关注行业动态和政策变化，以便及时调整投资策略。 综上所述，电流互感器行业的投资前景是积极的，但投资者需要谨慎评估市场状况和风险，制定合适的投资策略。随着技术的不断进步和市场的不断扩大，电流互感器行业有望在未来继续保持稳定增长。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 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REPO...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，并采纳了分组查询注意力方法(GQA)，使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度，并具备卓越的多语言处理能力，兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上，Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能，其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外，通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前，Qwen1.5系列已累计开源10款大模型，通义千问开源模型下载量超过700万，成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力，也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，不仅推动了大型语言模型技术的发展，也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化，相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用领域： 智能对话系统：通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义，进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统，例如智能客服机器人、智能语音助手等，为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作：通义千问大模型具有强大的文本生成能力，可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域，为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测：通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析，帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域，为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外，通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如，中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”，大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统，这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展，通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入，为各行各业提供智能化解决方案，推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业，作为人工智能领域的重要组成部分，近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型，它们能够利用大量数据进行训练，以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天，已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看，大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域，它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域，大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域，大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式，为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看，大模型行业市场规模不断扩大，吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能，同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面，大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源，力图在这个领域取得突破。 展望未来，大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...
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