蓝皮书由上海交通大学中国城市治理研究院课题组编写，梳理了中国21个特大城市中100余个城市治理数字化转型应用场景案例，分析呈现了应用场景“所涉及领域、技术采纳分布特征、评估关键维度”，勾勒出中国城市治理数字化转型应用场景建设的整体图景，为未来特大城市治理数字化转型应用场景提供建设思路。
智慧园区数字平台，融合5G、AL、物联网、云计算、移动互联等新ICT技术，横向打通园区各子系统，纵向贯穿“端、边、网、云”，实现向下管理对象全联接，向上支撑生态伙伴快速应用创新开发，帮助客户更高效、更敏捷地解决传统手段很难甚至无法解决的业务问题。从智慧模式、运营模式、园区空间、商业价值四个角度重新定义园区，打造安全、舒适、高效、绿色的智慧园区。
当前，人工智能技术蓬勃发展，广泛赋能千行百业，给人类生产生活带来了深刻变 化。人工智能在促进社会发展的同时，也存在着风险和挑战。习近平总书记曾多次 强调， “要确保人工智能安全、可靠、可控”。开展人工智能治理，发展负责任和可信的人工智能，助力可持续发展愿景实现，正在成为共识。
智慧养老服务信息化是以居家养老服务、社区养老服务和机构养老服务紧密结合，既为信息化养老提供了服务载体，又为政府提供了强有力的业务指导和管理手段，全面提升养老的服务水平
为解决全球银行体系在2007-2009年金融危机期间暴露的核心资本无法充分 覆盖损失、信贷供给不可持续和流动性不足等各类问题，巴塞尔银行监管委员 会（简称“BCBS”）在巴塞尔协议II的基础上推出了巴塞尔协议III监管框架。该 框架是危机后金融改革议程的主要组成部分之一，也为全球银行业带来一系列 监管变革和合规挑战。
ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型 (LLM)，它的设计目标是理解和生成人类语言，从而能够进行自然、有深度和有价值的对话。基干强大的GPT技术架构，ChatGPT已经展现出在语言理解、文本生成、情感识别等多方面的强大能力并且在教育、医疗、客服等领域得到了广泛的应用。
数字人，又被称为虚拟形象、数字虚拟人或虚拟数字人，是以数字形式存在于数字空间中的虚拟人物。随着CG技术、动捕技术以及语音合成技术的不断进步，以及人工智能训练数据量、算法和计算能力的持续提升，数字人的迭代更新速度大幅加快。根据不同的数字人应用场景，目前主要分为服务型数字人和展示型数字人两大类产品。
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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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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