无线设备数量与其消耗的数据量每年都以等比级数增加——年复合成长率（CAGR）达53%。当这些无线设备创造并消耗资料时，连接这些设备的无线通信基础设施也必须随之演进，才能满足成长的需求。3GPP定义三种高阶5G使用案例（图1）的目标是随时随地提供可用的移动宽带数据，然而，仅仅提升4G架构网络的频谱效率，并不足以提供所需数据速率的步阶函数。
联邦学习的概念在2016年由谷歌率先提出，最初用于解决安卓手机更新本地模型的问题。而近年来随着各个国家对个人隐私和数据安全的重视逐步提高，联邦学习作为机器学习和隐私计算的结合体，为解决数据孤岛问题开辟了一片全新领域。在医疗、金融、零售等领域逐渐涌现出了一些很有价值的应用场景，有部分场景已进入具体的落地应用阶段；在业界也出现了支持联邦学习架构体系的工业级开源框架，如FATE（Federated AI Technology Enabler）。
区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技术，然而，公开透明的区块链账本辅以社会学挖掘、数据挖掘等统计学方法，使得用户的隐私面临重大威胁，因而隐私保护成为当前区块链技术研究的热点。总结了已有的隐私保护方案，重点聚焦于零知识证明技术，阐述并分析了零知识证明应用到区块链隐私保护方案中的技术挑战，并给出了具有指导意义的解决方案。
信息安全被认为是与数据通信领域各种基础设施最密切相关的问题之一，现代很多研究都在寻找有效的、轻量级的信息安全保护方法。数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程来隐藏数据的安全技术，它能集成到不同的帧中，数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程隐藏数据的安全技术。水印技术被集成到不同的帧中，而不会像传统的加密技术那样增加额外的信息。因此，对于运行在物联网（IoT）上的应用程序，采用水印技术进行数据加密是有效的。本文介绍了不同的数字水印算法和方法在物联网信息安全中的应用。
随着对数据安全和隐私保护的重视和相关法案的出台，各种数据拥有者重新回到数据孤岛的状态。为了实现数据的可用不可见技术并使得互联网公司在合规下能利用大数据和AI技术做更多有意义的事情。在这个背景下，相应的互联网公司提出了一系列的解决方案，如：谷歌的联邦学习、腾讯微众的联邦学习、阿里的共享学习。其中，腾讯微众的联邦学习主要采用了同态加密。谷歌的联邦学习和阿里的共享学习则使用了秘密共享技术，这反映了对秘密共享的算法研究有着重要的意义。
随着现代技术的发展，数字图像数量激增且对数字图像进行修改的门槛越来越低，这些现象带来了一系列的图像隐私安全问题。因此，对数字图像的识别和认证得到了广泛的关注。感知图像哈希是图像认证领域中的热点研究问题，由于哈希生成不会更改图像的内容，近年来被广泛应用于图像认证、数字水印和图像检索等领域。与此同时，云计算的出现使得数字图像的识别和认证有了新的应用场景，图像外包到云服务器大大降低了用户端的存储和计算负担。然而，将数字图像存储和处理交由云服务器也带来了一些现实挑战——图像内容安全如何保证。
移动边缘计算的提出为车联网提供了新的解决思路，在靠近终端用户的无线网络边缘部署移动边缘计算节点，一方面，为“智慧”的车和“聪明”的路提供信息的存储、转发、分析和计算功能，减少数据传输的端到端时延。另一方面，由于移动边缘计算节点处于无线网络边缘，更靠近终端用户，所处的外部环境更加复杂，来自应用层和底层的外部攻击会对移动边缘计算节点及整个无线网络造成极大的安全威胁，需要从路由转发、开放API接口、管理平台及业务应用等方面分别进行安全防护，才能保证整个系统的安全可靠。
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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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