宁德时代获得实用新型专利授权：“模组后处理系统”

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2025月09月26日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示宁德时代（300750）新获得一项实用新型专利授权，专利名为“模组后处理系统”，专利申请号为CN202422632610.5，授权日为2025年9月26日。

宁德时代获得实用新型专利授权：“模组后处理系统”
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专利摘要：本申请实施例公开了一种模组后处理系统，包括机器人、上料装置、缓存架和后处理装置，所述机器人设置有抓手；所述上料装置设置有模组上料位，所述缓存架上设置有若干模组临时放置位，所述模组上料位、模组临时放置位落在所述抓手的活动范围内；所述后处理装置包括清洗机构和检测机构，所述抓手可运动至所述清洗机构、检测机构的工作范围内；所述抓手抓取位于所述模组上料位处的模组，经过所述清洗机构和/或所述检测机构处理后放置于所述模组临时放置位。本申请方案可以对模组在组装后的后处理工序进行集成，从而便于提高生产效率。

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今年以来宁德时代新获得专利授权3158个，较去年同期增加了6.65%。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100.95亿元，同比增17.48%。

通过天眼查大数据分析，宁德时代新能源科技股份有限公司共对外投资了140家企业，参与招投标项目534次；财产线索方面有商标信息1276条，专利信息20171条，著作权信息400条；此外企业还拥有行政许可1000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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2024年中国学生营养餐行业的产业链供需布局及市场发展现状 2024年4月18日 来源：互联网 735 44 学生营养餐是为了满足学生营养需求而设计的一种餐饮服务。它根据学生的年龄阶段、生理发育特点和营养需求，科学搭配食材，提供丰富、均衡和营养丰富的饮食。这旨在促进学生的健康成长和学习发展。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 学生营养餐是为了满足学生营养需求而设计的一种餐饮服务。它根据学生的年龄阶段、生理发育特点和营养需求，科学搭配食材，提供丰富、均衡和营养丰富的饮食。这旨在促进学生的健康成长和学习发展。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 学生营养餐的设计需要满足他们所需的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质和纤维等营养物质的需求。餐饮机构会结合学生的年龄、性别、生理发育状况等因素，制定适宜的饮食方案。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 学生营养餐的意义在于为学生提供营养均衡的餐食，满足他们身体发育和学习需求。它有助于促进学生身体健康、预防健康问题的发生，并提高学生学习成绩和学校氛围。通过注重学生饮食的质量和均衡，学校和教育机构能够为学生提供一个良好的成长环境，帮助他们养成健康的生活方式，为未来的发展奠定基础。 营养餐原料通常由教育局指定的供应商统一配送，学校在专用储藏加工室进行加工，按照规定时间由指定人员发送至班级，由班主任组织统一用餐。这样的流程确保了学生用餐的及时性和安全性。 供餐内容方面，营养专家会进行合理配餐，确保学生每天都能摄取到足够的营养。通常包括一袋牛奶，搭配各种糕点、火腿、鸡蛋、水果等。每周的食谱也会结合学校的实际情况进行确定，以确保饮食的多样性和营养均衡。 根据中研普华产业研究院发布的分析 学生营养餐行业的产业链供需布局 在供应端，食材供应商扮演着至关重要的角色。他们负责提供新鲜、安全、优质的食材，确保学生营养餐的原材料质量。这包括蔬菜、水果、肉类、粮食等，每一种食材都需要经过严格的筛选和检验，以确保其符合营养和安全标准。 加工制作环节则是由专业的餐饮企业来承担。这些企业具备先进的生产设备和工艺，能够根据营养专家的指导，将食材加工成美味可口、营养均衡的餐品。在加工过程中，企业需要严格控制食品安全和卫生，确保每一份餐品都符合卫生标准。 配送服务则是将学生营养餐从加工企业送到学校的重要环节。这需要专业的物流团队和高效的配送系统来保障。在配送过程中，需要确保餐品的温度、湿度等条件适宜，以保证其口感和营养价值不受影响。 在需求端，学校和学生构成了主要消费群体。学校需要根据学生的年龄、性别、口味等因素，选择合适的营养餐品，确保学生获得充足的营养。而学生则是营养餐的直接消费者，他们的满意度和健康状况是衡量营养餐质量的重要指标。 整个产业链的供需布局需要实现各环节之间的紧密协作和高效配合。供应商、加工企业、物流团队和学校之间需要建立稳定的合作关系，共同制定和执行营养餐计划。同时，政府和社会各界也应积极参与，提供政策支持和监管保障，推动学生营养餐行业的健康发展。 中国学生营养餐行业的市场规模巨大，总计营养餐饮市场规模约为8000亿元，其中中小学营养餐行业规模约为5000亿元。从2001年到2022年间，中国政府陆续发布了多项政策，如《关于推广学生营养餐的指导意见》、《国民营养计划(2017–2030年)》等，推动学生营养餐向科学化、规范化、标准化、法制化方向发展。 校园营养餐企业面临“中等收入困境”，即在从低收入阶段进入中等收入阶段后，原有的管理能力不足以覆盖更大体量，导致经营效率下降，利润率出现明显下滑。 近年来，校园营养餐的监管标准显著提升，政策性准入门槛进一步放大，如规定所有实施营养改善计划的农村义务教育学校食堂不得对外承包或委托经营。 学生营养餐行业的发展趋势 学生营养餐行业将更加注重营养科学化。企业将根据学生的年龄、性别、生长发育阶段、活动水平等因素，制定更加科学、合理的营养餐搭配方案，以满足学生的个性化需求。这有助于确保学生获得均衡、全面的营养，促进他们的健康成长。 学生营养餐行业将更加注重食品安全和质量控制。企业将建立健全食品安全管理制度，配备专职或兼职食品安全管理员，确保从食材采购到加工制作、配送服务等各个环节的食品安全。此外，政府和社会各界也将加强对学生营养餐行业的监管和支持，促进其健康发展。 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。 ...
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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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