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信息网络安全2026

云安全服务打破了以往单个安全设备部署、单个管理和运维的传统建设运维模式,创新性通过建设统一安全管理中心,满足租户方便管理、简化运维的需要,随需应变;

  • 2026-10-29
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2026综合算力全景分析

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

  • 2026-10-09
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中国广告业发展指数报告(2026)

2025年,在习近平新时代中国特色社会主义思想的指引下,中国广告业坚持高质量发展,业务收入首次突破2万亿元,实现了历史性跨越。一方面,广告业已成长为既能精准赋能实体经济、又能有效传递主流价值的重要支撑力量;另一方面,广告业深度嵌入数字社会运行体系,这种跨越标志着广告业社会价值与文化影响力的重要跃升。

  • 2026-08-05
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2025年度网络安全漏洞分析报告

2025年1月,DeepSeek遭遇的大规模境外网络攻击,为这一年定下了激进的基调。这不仅是一次针对AI基础设施的流量冲击,更标志着AI正式从“辅助工具”进化为网络对抗的风暴中心”。如果说2022年是生成式AI走近大众的起点,那么2025年则是其全面武器化与防御自主化的引爆点。 在这份年度报告中,我们将深入剖析过去一年重塑全球威胁版图的关键趋势。 AI资产成为攻击“新皇冠”

  • 2026-07-19
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数字金融创新发展研究报告(2025年)

本报告是中国信通院在对数字金融多年持续跟踪基础上形成的成果,结合相关政策和业界实践,参考“十五五”规划建议目标和任务,聚焦数字金融创新发展现状和趋势,探索数字金融支持金融强国的路径。

  • 2026-04-06
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2026年薪酬指南:人机协作新纪元重塑人才身价

人类与人工智能(AI)的未来已不再是初现的苗头,而是正在深刻重塑企业的招聘策略、岗位设计和人才规划。对商业领袖与人力资源决策者而言,人工智能已成为董事会核心议题,驱动企业改革运营模式。企业正积极重构人力架构,深度融合AI能力,并转向更敏捷的用工模式,例如扩大合同制与项目制用工,以替代传统的固定编制扩张。

  • 2026-04-02
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行业深度报告:迎Web4.0看AI如何赋能应用

迎Web4.0智能互联网(Agentic AI): 每一次文明的跃迁都源自人类对未知的不断探索,科技发展也带来更智能的文明;每一轮地缘政治矛盾带来军事冲突也进一步成为科技较量的战场;Web4.0作为当下互联网发展新阶段,正在重塑数字世界的新基础、新商业模式和用户新体验,迎接智能新纪元Web4.0,以智能为核心驱动力、以个性化服务为主轴的新代际;存量企业均有望接力Web4.0时代续写AI新篇章.

  • 2026-04-01
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先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年).

先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年).先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年).先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年).先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年).

  • 2026-04-08
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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

  • 阅读838
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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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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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