本文首先介绍了监视型资本主义的概念，描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据，无视私隐，筛选用户，在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而，本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征，用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性，以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系，数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系，进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。
数字化、智能化、大数据等技术的广泛应用正从各方面推动着铸造业的发展和变革，它不仅可以提高生产效率和降低生产成本，同时又能促使新技术和新工艺的不断出现，使铸造生产正在从主要依靠经验走向科学理论指导生产的阶段。目前，数字化、智能化、大数据等技术所形成的工业软件指导铸造生产主要是在铸造工艺设计系统（CAD/CAE）、产品信息及生产管理系统（PDM/ ERP）、车间执行系统（MES）以及铸造设备采集与监控系统（SCADA）等四个方面对铸造企业信息化的支持。然而，由于缺乏全局规划和统一的集成化系统架构，各工业软件系统间难以集成通信，存在诸多数据重复、数据孤岛、不一致，经长时间积累造成系统维护困难、使用效率低下等问题和挑战，严重制约着企业的发展。工业软件集成化已成为当前铸造信息化发展的迫切需求和必然趋势。为此，笔者提出构建熔模铸造数字化智能化大数据工业软件平台的思路，该平台从业务价值层、技术设计层、制造执行层、设备数据传感采集层四个层面进行CAD、CAE、ERP、PDM、MES、SCADA等工业软件 系统的无缝集成方法，定义了ERP对PDM进行设计驱动、PDM对MES进行工艺指导、SCADA结合MES对PDM进行生产过程工艺参数监控与预警的方法，以及各层之间信息通讯与作用机制。与此同时，该架构基于高度柔性化技术，具有系统柔性集成，系统模块按需搭建、按需增配特性。最后给出了该技术在熔模铸造企业的应用实例，效果表明：该工业软件平台，一方面满足了企业信息化第一阶段的需求，构建了ERP、MES、PDM集成化系统，消除了信息孤岛、重复和不一致，实现了全局信息共享，大幅提高了企业协同运作效率；另一方面促进了企业信息化第二阶段的发展，集成构建SCADA系统，对铸造设备运行中各关键参数进行数据采集、监控及预警。数字化智能化大数据工业软件平台将有助于促进精密铸造企业生成与管理的科学转变，极大提升软实力并促进智能转
金属材料的韧性断裂过程一般要经历三个阶段，即在一定条件下，微孔洞的逐渐长大、慢慢形核以及最终聚合，这一转变过程导致了材料宏观裂纹的萌生和断裂。1975 年，Gurson提出细观模型，后经Tvergaard和Needleman进一步修正，形成GTN细观损伤模型。但原Gurson细观损伤模型没有考虑不连续微孔洞的影响，不能预测孔洞之间的颈缩现象。因此，本文从数值积分算法着手，在原GTN细观损伤模型的基础上引入塑性极限载荷模型，研究材料的损伤演化及断裂失效过程。为了研究高导无氧铜（OFHC）材料在单轴拉伸条件下的断裂破坏过程，本论文进行了如下研究工作：1．基于Gurson．Tvergaard-Needleman（GTN）细观损伤模型的本构理论，根据向后 Euler完全隐式积分算法，以及弹性预测．塑性校正方法，离散数值积分公式，更新应力应变关系，详细推导相应的一致切线刚度矩阵，提出数值算法的实现思路。以孔洞聚合时的临界孔隙率．疋为桥梁，将塑性极限载荷模型和GTN细观损伤模型相结合。编写大型有限元软件ABAQUS／STANDARD的用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤模型在有限元环境中的应用。2．利用高导无氧铜（OFHC）材料加工成的光滑和缺口圆棒试样，进行单轴拉伸试验，获取载荷．位移曲线。由光滑圆棒试样得到的真实应力．真实应变曲线，确定杨氏模量、初始屈服应变、屈服极限及强度极限；对于塑性屈服后的硬化部分，采用Ramberg．Osgood硬化准则进行拟合，确定硬化系数以及硬化指数。3．建立缺口圆棒试样的轴对称有限元计算模型，选用八节点轴对称缩减积分单元（CAX8R），采用嵌入了UMAT的ABAQUS软件进行计算。根据前人的研究经验及方法，并结合单轴拉伸试样的试验和数值预测结果，通过综合对比分析，最终确定修正的GTN细观损伤模型损伤参数。4．根据已确定的损伤参数，采用用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤本构模型在有限元软件ABAQUS环境中的应用。对缺口圆棒试样，进行数值万方数据摘要模拟断裂失效预测，预测结果与试验曲线基本吻合，验证了该模型的有效性，该方法的合理性和可行性。5．分析了裂纹萌生点的位置和扩展路线、应力三轴度沿着最小横截面的变化、以及断裂区损伤演化规律。研究结果发现，裂纹萌生点最早产生于缺口试样的中间位置，不久之后，载荷急剧下降；缺口圆棒试样的中间位置应力三轴度最高，而在自由边附近最低。这主要是因为，由于塑性变形的增大，孔洞体积分数也随之增加，当达到塑性极限载荷时，微孔洞开始聚合，孔洞体积分数由厂变成厂’，并急剧增大，当厂‘增加到一定程度时，缺口试样中间位置的裂纹开始萌生。裂纹萌生的加快和长大，造成微孔洞的急剧增大，促使载荷快速下降，材料的承载能力降低，当损伤程度积累到材料的极限值时，断裂失效现象产生。
无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比，无人机往往更适合那些太“愚钝，肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需；目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。
科学数据是科研观测、科学研究活动的成果,是科技创新和国家发展的重要资源,科学数据安全不仅关乎个人信息安全,还关乎国家安全。因此,5G科创专网建设势在必行。在此背景下,浪潮为深圳市人工智能与机器人研究院打造了首张5G科创专网,
物联网是产业数字化的重要基础，在政策、技术、应用、产业龙头的多方面因素推动下，正迎来黄金发展期，其广阔的市场空间及高增速，是未来五到十年的重要投资赛道。物联网产业链长，涉及底层元器件到整体解决方案的完整科技链条，可挖掘机会众多。在整个需求快速增长的背景下，不同层次的投资逻辑各有特点:
计算机网络是利用通信线路和设备，把分布在不同地理位置上的多台计算机连接起来，再通过相应的网络软件，以实现计算机相互通信和资源共享的系统。
智能网络大数据分析平台致力于成为客户网络及业务安全的主控中心，通过智·源平台进行网络风险和业务健康度的态势呈现、分析、预测和处置。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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