京东集团企业信息化实践分享

对于很多新兴的互联网企业和处于转型期的传统企业，以上抱怨必定不会陌生。在瀑布开发模式下，企业内部IT更注重流程化，即：按照需求、设计、测试、上线的步骤完成开发。这必然会导致和业务快速多变的需求之间的冲突。而对于寻求敏捷转型的企业，也常常因为理念、组织、机制和工具等各种问题导致转型夭折。因此，对于企业内部IT 来说，敏捷开发是一个很重要的理念。

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银行业数据指标体系建设实战

面对复杂多变的数字化业务场景，由于缺乏顶层指标体系和指标管理规范，普遍存在IT数据和业务数据规范性较差、无法有效关联、场景覆盖不全等状况。云智慧根据银行业务需求特点，面向关键业务和IT管理的顶层规划，打造了集中、统一、规范、高效的指标管理体系，充分挖掘IT数据和业务数据中潜藏的商业价值，为数字化转型赋能。

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工业互联网为什么真的有用

数字化最大的优势是便于标准化，从而便于传承、便于持续改进、便于更加高效地持续改进，就是便于积累。看不到数字化的价值，往往是因为看不到持续改进的力量。而看不到持续改进的力量，往往是因为我们没有真正把自己定位在技术的引领者。

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AI芯片的新风向

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。而随着人工智能技术的进一步演进，我们看到它正在进一步和物联网结合，超低功耗人工智能正是这个人工智能继续下沉的新动向。

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物联网网关的架构

物联网解决方案的典型架构通常比大多数企业系统的架构复杂得多。增加物联网系统复杂性的一个主要因素是，数据中心（大多数企业系统的核心）中的后端服务实际上只是更大的物联网图景的一部分。使用物联网解决方案，我们必须处理大量在现场工作的设备。由于这些设备的性质与Web、台式机甚至移动客户机非常不同，因此我们需要一个中间体系结构，充当现场设备世界和企业数据中心之间的代理。我们需要的是物联网

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互联网金融案例精编

互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。当前我国的互联网+金融的格局，由传统金融机构和非金融机构组成，传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新，而非金融机构则是利用互联网技术进行金融运作的电商企业。相比于国外，包括英美等国早有发展，包括P2P、众筹、网络银行、网络保险、第三方支付等互联网金融企业,但是规模与他们庞大的传统金融行业相比还比较有限，也没有出现互联网金融爆发式增长的态势，其基本原因在于美国直接融资市场发达。而对于德国互联网金融业没有得到很好的发展，其中一个原因就在于德国银行体系提供的服务，已经能够比较好的满足德国企业尤其是中小企业的融资需求。

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智能建造产业链的核心产业筛选

智能建造是我国传统建筑业转型升级的必由之路，然而在企业转型实践过程中，部分企业对自身的发展定位不够明晰，企业转型难以取得突破性进展。其中一个重要原因在于国家层面缺少引领产业系统性发展的规划文件，企业本身也缺少对智能建造产业体系的深刻认识。因此，现阶段构建层次分明的智能建造产业体系就显得尤为重要。基于智能建造产业链，针对建筑业转型升级过程中存在的技术缺位，从 225 个智能建造相关产业中筛选出 45 个推动智能建造快速发展的核心产业，以期为构建智能建造产业体系、制定产业发展政策提供基础性建议。

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基于智能家居数据的住宅空调用能行为实测方法研究

空调用能行为数据是住宅能耗预测与模拟的研究基础。常规的问卷调查、户外电表读取、电能计量仪以及温湿度计等实测方法为以往的研究提供了大量基础数据，但仍然不够理想。随着物联网的快速发展，集监测与控制于一体的智能家居设备逐步得到大众的认可与采用。该文通过对智能家居设备的调研与实测方法分析，提出基于智能家居设备来开展空调用能行为实测的3个技术支撑要素，5个用能行为关键绩效指标以及其在实测数量、时长、成本、精度和实时数据等方面的技术优势，希望为相关用能行为数据收集提供更多实测方法与创新思路。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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。

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结构调整，经济增速阶段性下降

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。