近年来，随着汽车保有量的持续增长，道路承载容量 在许多城市已达到饱和，交通安全、出行效率、环境保护等 问题日益突出。 在此大背景下，汽车联网技术因其被期望 具有大幅度缓解交通拥堵、提高运输效率、提升现有道路 交通能力等功能，而成为当前一个关注重点和热点。欧洲、美国、日本等国家和地区较早进行了智能交通和车辆信息服务的研究与应用。
各位专家好，政策上午已经有人强调过了，从各个部委分工来说，发改委、交通部、工信部等部委都从不通层面提出了车联网相关业务的指导意见。美国最早是单车智能，后来结合DSRC技术，也在逐步向智能网联迈进。摄像头、激光雷达感知距离有限，而且容易被遮挡，可以通过网联实现互通帮它提高感知。再就是用MEC、5G、C-V2X，我们可以在很大程度上降低成本。
随着物联网的迅速发展，场景联动越来越普遍，那么敲门砖的连接服务该如何实现呢？本文作者作为360 IoT 云连接服务技术负责人，他从结合自身的实际开发经验，详解连接服务的设计方案，以及连接服务里多机房多网络的落地实践。
我们都必须面对挑战，尤其是来自物联网的挑战！本文旨在剖析物联网项目中需要关注的三大挑战：回归，测试和模拟。当今，物联网面临的最大难题是如下的三大技术挑战： ？ 规模大； ？ 功耗低； ？ 难以控制的无线通信。 在本文中，我们将详细介绍所有物联网平台都必须面对的三大基本问题。作为如何在现实环境中解决这些问题的一个实例，让我们看看Thingsquare物联网平台是如何解决这些问题的。
全球交通问题日趋严重，主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。 交通事故：全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元，预测今后20年内，全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。 交通拥堵：美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元，国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月，占月均工资的12.4%。 道路健康：美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元（2018年收费公路16.81万公里，占比3.5%，收费公路养护支出589.3亿元）。 由此可见，交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题，几乎所有的科技创新都以此为中心，而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。
针对传统网络安全态势预测模型预测精度较低的不足,提出一种网络安全态势自适应预测模型.首先,提取警报要素并利用熵关联法计算得到网络安全态势的时间序列;然后,将该序列作为滑动自适应三次指数平滑法的输入,并生成安全态势初始预测值序列;最后,基于误差状态通过时变加权马尔科夫链预测误差,并修正初始预测值.实验结果表明,自适应预测模型相比其他模型具有较好的预测精度.
如今，部分自动驾驶技术的使用日益普遍，针对特定应用场景的驾驶辅助系统也成了新车标配。然而实现高度自动驾驶（驾驶员能够把控制权交给软件，不再需要实时监控车辆行驶）， 或者在常规路况 下实现完全自动驾驶，仍然还需要一段时间。技术需要继续发展，法规要求也需要落实到位，此外，人们也需要接受新技术，把控制权移交给车辆。
水族馆让人们不需要花费昂贵的长途旅行就可以观赏和研究这些迷人的海洋生态系统；水族馆是一个伟大的教育工具，可以提高公众对保护水生动物生活和栖息地必要性知识，并使人们认识到生物多样性的重要性。水质监测的主要目标是自动测量水簇馆水质的物理和化学参数变化，提高收集数据的频率和可靠性，减轻水族馆工作人员的任务。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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