大数据（big data,mega data）,或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无-不是数据来源或者承载的方式。
面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上，提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术，结合了带内采集和带外采集的优点，并对数据采集进行了优化设计，实现了一种高效低损的数据采集能力。
城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务 来支撑。
本发明公开了一种智能楼宇控制系统，尤其涉及一种楼宇电梯智能等待控制系统。本发明中：控制系统对电梯到达预呼叫楼层的剩余时间进行分析，控制系统内对室内人员抵达电梯的预留时间进行分析，通过对电梯到达呼叫楼层的剩余时间与室内人员抵达电梯的预留时间进行信息对比分析，驱动室内电梯显示控制器上的声光提醒器进行声光提醒操作。楼宇中电梯口位置以及连通电梯口的楼道内位置都装设有人体红外传感器。本发明通过为人们在室内等待电梯时提供可预见性的电梯抵达提醒操作，从而让人们在电梯等待时间内完成急需处理的小事情，不会错过乘坐电梯；即使在错过电梯的状态下，电梯通过传感检测手段，不在停靠该楼层，实现了电梯运行的高效化、节能化。
客服通过对很多4S店的调研,发现4S店对于客户关系的管理依然是粗旷式,客服的电话让车主不耐其烦,没有做到精准营销。无隐私时代我们已经步入无隐私的时代，个人的行踪被追踪（GPS,LBS），个人的消费被追踪（支付宝,财付通） ,个人的交往被追踪（SNS），个人的言行被追踪（邮件,视频监控 等）。
核心主要是两个本质，协同是其中一个很核心的东西，包括企业内部部门与部门，产业上下游协同，产业与产业协同；另一方面是角色，这种角色是原来的拍脑门的角色转化为数据驱动的角色叫数据智能。 自动化有两种定义，一个是看得见的自动化，使用的自动化的设备和装备的自动化。其实还有一种自动化看不见的自动化，核心的能力就是数据的流动，就是在正确的时间，正确的数据，以正确的方式能够扭转到正确的人或者机器，从而提升和优化整个资源的配置。
本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法，包括以下步骤：对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型，根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练；将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练，预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型，使在线训练更加稳定，同时还可以降低学习成本。
随着互联网技术的迅猛发展，数据的快速增长，信息社会已经进入大数据时代，内部审计作为企业的重要部门也在逐渐的发生改变。大数据时代改变了审计方法，提升了审计效率，强化了预测能力。同时大数据时代也为内部审计带来了新的挑战，大数据时代注重了信息的安全性，审计人员的素质，部门与部门之间的沟通合作，内部审计的改变对于增加企业价值，达到企业的经营目标起到了关键作用。
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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。
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。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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