该白皮书首次使用KPI（Key Performance Indicator，关键质量指标）+KQI（Key Quality Indicator，关键性能指标）评估方式，根据不同校园场景的建筑结构和用户接入等特点，区分、定义出9类主要场景：教室、VR课堂、办公室、会议室/报告厅、图书馆、实验室、食堂、操场、宿舍，并详细总结、规范出这9类主要场景下Wi-Fi 6网络的建设标准及设备选型规范，解决教育行业各场景Wi-Fi 6网络部署及运维的迫切需求。
数字化时代进行时，数字化面临的新挑战，互联网出口架构的挑战，SIME面临的挑战，云化带来的挑战，公有云可视化/安全解决，私有云可视化/安全解决方案，Gigamon 解决方案整体框架
伴随着移动互联网+、扩展现实（XR）、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展，极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式，沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域，沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征，创造出了更优质的学习空间，学习者可进行各种模拟体验，为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验，不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学；也可用于培养学习者的创新性思维和想象力，还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面，进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。
京东云依托京东集团在云计算、大数据、物联网和移动互联网应用等多方面的长期业务实践和技术积淀，形成了从基础平台搭建、业务咨询规划，到业务平台建设及运营等全产业链的云生态格局，为用户提供一站式全方位的云计算解决方案
2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。
区块链已成为近年来技术创新的热点名词和市场追捧的热门对象。从最初应用于数字货币到如今在多领域的广泛应用，区块链作为一种全新的信息存储、传播和管理机制，实现了数据和价值的可靠转移。世界主要发达国家也纷纷加快该领域的技术研发、战略部署和推广应用。作为网络时代的新一轮变革力量，在与现有技术结合催生新业态新模式的同时，区块链技术发展和深入应用仍需要漫长的整合过程， 其核心机制、应用场景中存在的潜在风险也给技术应用和现 有网络安全监管政策带来新的挑战。
工业互联网是制造业数字化转型的重要赋能者。中德智能制造合作企业对话工作组（AGU）工业互联网专家组（以下简称“工业互联网专家组”），通过中德双方行业调研和研究，旨在增进相互间概念的理解与认识，提出双方共同发展的重点内容和建议。作为专家组初始阶段的成果，此白皮书展现了中德企业与专家共同工作的初步研究结果，将为未来的合作打下扎实基础。
油气行业作为传统工业产业，面对能源革命和能源转型加快推进的新形势新趋势，必须有效利用云计算、物联网、5G、大数据、人工智能等为代表的数字技术，驱动业务模式重构、管理模式变革、商业模式创新与核心能力提升，实现产业的转型升级和价值增长。同时，油气企业只有对其业务进行系统性、彻底的重新定义，包括组织、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义，数字化转型才能成功。
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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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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