当前，信息化、数字化已经成为人们重要的生活和生产方式，数据驱动的智能时代正加速来临。自动驾驶被认为是未来智慧交通的重要组成部分，其功能实现依赖于海量数据，其安全运行的关键在于数据安全。因此，如何在保障安全的基础上促进数据的充分利用，是发展自动驾驶及更多“智能+”领域需要面对和解决的问题。
背景：各项工作通过人肉开展、自动化程度低；过程依赖邮件、钉钉等方式，知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ？ SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ？ 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ？ 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ？ 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖
易用性：低技术门槛，是平台快速推广应用的关键 通用性：业务场景通用适配，不重复造轮子 可视化：风控处理链路长且复杂，让运行状态可视化很重要 实时安全攻防：快感知-快识别-快止损，尽可能缩短黑产攻击时间 一切都围绕着数据：数据是风控的弹药，数据标准化，数据运营比数据建设更难 模型不是万能的：策略与模型相互辅助，白猫黑猫，抓到老鼠就是好猫
构建治理生态：建立政府指导、社会各方协同的网络生态治理机制； 构建“人人喊打”、“一处违规、处处受限”的涉诈黑灰产治理生态。
l 威胁情报处置、内部红蓝对抗《安全引擎》 公众号作者 l 先后从事威胁情报体系建设、业务风控前端攻防、反入侵红蓝对抗实战演练等领域的工作 l 负责以攻击者视角检验安全态势和纵深防护体系水平，挖掘风险盲点
？ The Future of Network Security is in the Cloud ？ 在2020年前，50%的企业将业务工作流放到本地需要作为异常事件 进行审批。公司“无云”的策略会和现在“无网络”的策略一样少。 ？ Cloud Security Becomes … Just Security ？ 云计算与各行各业IT基础设施进一步融合，云或是基础，或是组件 ？ 云赋能安全+安全赋能云=纯安全 ？ 各类安全机制，将会或多或少适用于或应用云计算技术
“互联网+”、“智能+”是数字经济发展的手段，互联网广告正是这一手段运用的具体表现。而从目前中国移动互联网广告市场的商业化现状来看，大部分移动互联网业务均通过IMEI等移动设备标识码进行用户标记、数据拉通、精准广告推送等，可以说以IMEI为代表的移动设备标识码已成为数字经济中移动互联网广告的基础设施。
为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ（3D模型文件格式）三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换；运用奇异值分解理论进行静态系数提取；利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
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