当前，美国一部分决策者、学者和分析人士非常关注量子计算对国家安全的影响。他们认为量子计算的科学进步是一场具有重大国家安全后果的竞赛，也是正在形成的美中对抗的一部分。据称，这场对抗的获胜者将能够以比当前加密技术更高的安全性来保护自己的秘密。本文认为量子计算的优势被高估了，在现代密码的保护下，如何保证秘密信息的长期安全性，使其不受未来量子计算机的攻击，是当前需要关注的主要挑战。
随着目前网络安全形势日益严峻及全民安全意识不断增强，证券行业现己基本建立较完善安全保障体系并持续进化。但随着云计算、物联网以及移动办公等新技术新应用的兴起，证券行业的业务架构和网络环境也随之发生了重大的变化，这给传统边界安全理念带来了新的挑战。传统边界安全理念先天能力存在不足，新技术新应用又带来了全新的安全挑战，在这样的背景下，零信任体系理念的新一代网络安全技术架构由此而生，很好的解决了边界安全理念难以应对的安全问题。回归信息安全的本源，源于信息及力量的不对称下攻防双方的非合作博弈，信息优势将改变局势，实现精准乃至降维打击。此次尝试从防守者视角出发结合互联网暴露面收缩这项边界安全防守技战法探讨零信任体系网络环境中解决无边界趋势下的网络安全问题的一些思考。
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以“Resilience”（弹性）为主题的RSA Conference2021于5月22日落幕，大会分享了最新的安全动态、前沿的技术理念及未来的安全方向。其中与工业互联网安全相关联的热点主要包括云安全、供应链安全、零信任技术和勒索病毒。
随着网络空间高速发展，大规模网络引发的安全运行防护复杂度激增。传统的基于网络边界建立信任体系的安全防护模式逐渐失效，零信任网络安全技术应运而生，并迅速成为当前网络空间安全技术研究热点。从传统边界防护存在的问题出发，分析了零信任模型产生的原因、基本概念和优势，并阐述了零信任安全网络架构的组成要素和关键技术，最后探讨了其在企业远程移动办公方面的应用，为新型数字化基建业务安全防护提供相关借鉴。
大数据技术在民用领域已呈现迅猛发展之势，其在军事领域也蕴藏着巨大发展潜力和应用价值，已成为军事领域竞争新的制高点。计算机网络空间是网电空间的重要组成部分，网络空间的安全问题越来越受到各军事强国的重视。大数据技术在网电空间中的应用越来越普遍，国外相关的项目和基础设施建设已经取得了一定的成绩。
外电场下硅橡胶分子微观参数对陷阱形成及沿面放电的影响.pdf
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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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