作为前沿技术安全研究团队，Tencent Blade Team近年来在智能设备安全研究方面积累了大量成果，本次演讲中，张博将分享一些团队研究过的智能设备漏洞案例，如智能家居设备破解，智能楼宇设备破解，智能音箱窃听等，同时以此总结智能设备的攻击面与安全测试思路。最后张博将分享针对智能设备的漏洞修复与安全加固建议。
以智慧城市为特征的数字经济竞赛在全球同步上演，驱动城市数字化转型 城市数字化转型的三种典型模式 深圳智能交通缓解城市交通拥堵难题 幸福泰达：以AI为新动能，提升市民幸福感 物联潍坊：以物联网为抓手培育产业 城市是有机生命体，智慧城市需要神经系统 构建城市智慧平台，使能未来智能生活 5个资源统筹：打通城市基础ICT资源 智慧城市数字使能平台：三类使能 平台+生态，共同提供智慧城市整体解决方案
根据工信部公告，我国确定将跳过5G试商用阶段，直接进入5G正式商用，比原计划提前了一年。 2018年5月国务院提出了推动撤销省界收费站，实现全国联网收费的工作目标，成立了专项工作小组。 2019年5月交通部制定了相关的技术方案、实施方案、建设方案和规范《深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案》。 2021年2月，交通运输部办公厅发布《关于开展ETC智慧停车城市建设试点工作的通知》。在北京、山西、内蒙古、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、宁夏、青海省等地27个城市开展试点。
在可预见的未来，预计将部署数十亿部物联网设备，如果物联网设计人员未能应对好来自各个方面的攻击，重要数据将面临风险，物联网的承诺也将无法兑现。过去，物联网漏洞缓解措施主要集中在软件层面，然而随着实施物理攻击的门槛不断降低，芯片安全亟待提升。在本议题中，分析了一个包含了芯片级漏洞的真实攻击案例，然后讨论提升芯片安全以及解决芯片漏洞的特定缓解措施所需的系统方法
随着互联网和信息技术的发展及"互联网+”概念的外延不断扩大﹐产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣,各行各业纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的信息科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中得以斩获先机。
在整体方案中利用大数据整合历史传染病数据，天气数据（来源于传感器）和社交媒体数据进行传染病暴发的提前检测和主动预防
大数据（big data）或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
结构健康监测（ＳＨＭ）技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用，但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁 ＳＨＭ 数据的处理分析中，首先总结大数据的概念和构成要素；然后分析ＳＨＭ 数据的工业大数据属性，梳理桥梁ＳＨＭ 大数据的研究方向；随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁ＳＨＭ 中的应用现状，在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出 ＳＨＭ 大数据研究的需求和应用场景；最后对大数据技术在桥梁ＳＨＭ 中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明：ＳＨＭ 大数据研究应以结构状态评估为落脚点；大数据处理技术在ＳＨＭ 的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用，但其并非 ＳＨＭ 大数据研究的重点；ＳＨＭ 数据融合对大数据分析方法有迫切需求，以实现桥梁 ＳＨＭ 数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合；深 度 学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法；有监督、无监督机器学习方法结合海量ＳＨＭ 数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知；异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥ＳＨＭ 损伤识别提供支撑。研究结果可为ＳＨＭ 领域的大数据研究提供参考。
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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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
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