工业信息安全具备高度的前沿性和复杂性，泛指工业运行过程中的信息安全，包括了工业数字化、网络化及智能化运行过程中涉及工业领域的各个环节。通过采取必要的措施，拦截全球范围内对工业领域的网络攻击，降低攫取经济利益、盗取知识产权、攻击关键信息基础设施建设等大规模高强度的安全事件发生概率。
随着互联网的蓬勃发展，开源技术广泛应用于金融科技领域，发挥其先进性、开放性等优势推动了科技创新和数字化转型，但随之而来的安全风险也日益凸显，当前开源组件漏洞治理困难主要集中在两个方面：一是缺乏管控机制，存量问题长期滞留无法快速缩减；二是缺乏预警及跟踪手段，增量问题不断蔓延无法有效控制。中国人寿研发中心结合科技产品引用开源组件实际情况，聚焦突出问题，紧盯关键节点，按照“主动管控、消化存量、控制增量”的工作思路推进开源组件漏洞治理工作。目前，开源组件漏洞占比大幅降低，科技产品安全性得到保障，总体治理工作取得较好成果。
随着金融行业信息技术的发展，现阶段所面临的信息安全问题日益严峻，由国家网信办、公安部、工信部等共同参与的“净网行动”每年也都会查处和披露各式各样的信息泄露问题。近期同样因为数据安全管理、个人金融信息保护等问题，银保监会开出了多项罚单，处罚金额从几十万到几百万不等。
随着国家开发银行（以下简称“国开行”）近几年信息化建设飞速发展，大数据创新应用推陈出新，系统数量越来越多，积累的内外部数据也与日俱增，有力支持了银行经营管理和决策分析。但由于大部分管理分析类系统采用独立开发建设模式，需求响应和建设周期长、系统数量多、各系统界面和布局不统一，导致用户使用时缺少统一入口和统一界面，学习成本高，用户体验不佳。为有效解决管理分析类系统建设和用户体验问题，国开行开展了数据综合应用平台设计与建设。
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随着近年来资管行业快速发展和全民理财时代的到来，鹏华基金客户数由百万级发展为亿级、客户体验和理财业务差异化发展，需要对客户体验和理财服务进行改善升级，这对后台运营效率和风险管控能力提出了很大挑战。
随着银行业人力成本的不断攀升，银行在运营管理中对降本增效的诉求日益强烈。特别是在业务量大、操作一致、重复度高、数据格式固定、规则标准明确、耗时长、处理过程枯燥的领域，更需要将有限的人力资源投入到需要高度的判断力、想象力、交涉力、验证力、协调力和附加值更高的工作中去。流程自动化机器人（RPA，Robotic Process Automation）的出现，为解决银行业该类问题提供了新的技术解决方案。RPA具有效率高、成本低、速度快、质量好、态度优的特性，同时可结合人工智能技术，打造智能运营机器人，实现业务流程自动化、智能化的处理，有效提高运营效率、提升精细化管理水平，进一步促进银行业数字化转型。
近年来，面对日趋激烈的国内外市场竞争，中国银联持续加快向科技型、创新型企业转型发展的步伐，一方面不断加大在“大、智、移、云”等方向的研发投入力度；另一方面不断完善核心系统基础能力建设，全面提升银联受理网络的服务水平。在这个背景下，一系列重点系统先后完成了两地三中心的建设。本文介绍了中国银联在推动WEB系统多中心建设过程中的探索和实践经验，希望能够对大家推动WEB系统多中心建设有一定的参考和借鉴作用。
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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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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