2021 年初至今，汽车行业受芯片短缺及原材料涨价影响，板块整体承压，Wind香港汽车与汽车零部件指数收益率低于恒生指数。年初至 5 月 20 日，Wind 香港汽车与汽车零部件指数收益率为-19.0%，同期恒生指数收益率为 4.1%。板块整体表现自二月开始弱于恒生指数，主要是受到芯片短缺带来的整车厂产能削减以及原材料涨价带来的成本压力双重影响，行业产销及盈利能力恢复不及预期
本份报告将主要围绕自动驾驶末端配送发展价值、商业化应用现状、商业可行性及难点、未来发展趋势等几大维度，对自动驾驶末端配送产业进行全面拆解，以期激发企业参与者、投资机构对行业进一步思考，共同推动行业发展。
1. 专利 2. 商业秘密 在数据、信息安全方面，商业秘密保护比专利有着明显的优势 企业的技术信息、数据安全的管理，企业会更倾向于采用商业秘密的 模式来保护。 管理妥当——成为企业体现核心竞争力的无形资产 管理不当——将成为大家的共同财富 1.商密范围确定不合理 ？ 涉讼的商业秘密定义太过宽泛、为基本的光学原理、公众所知的概念 等等。 ？ 原告最初主张121——最后缩小至9项。 ？ 原告最初主张关于LiDAR的全部设计——最后将范围缩小至LiDAR一 些部件的特征上。
Part 1. 企业安全运营要面对的问题 Part 2. 传统告警体系 Part 3. 实锤告警体系 Part 4. 实践方式——流量侧实锤告警 Part 5. 运营体系进化的价值
一、概述 “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词，“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”，这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革，不但改变了一些行业惯有的思维方式，同时也带来了很多争议，用户隐私安全便是首当其冲的一个。 二、什么是隐私数据 研究用户隐私保护技术，首先要明确什么是用户隐私数据，GEO对用户隐私数据做了如下分类： image003.png 1、 PII （Personal Identifiable Information），也就是能够明确标识一个人身份的数据，比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。 2、 用户相关信息，比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户，但是把这些条件组合在一起，还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁，在天恒大厦工作，担任集奥聚合GEO的架构师”，通过这些条件很容易定位出一个人，这就是所谓的“Quasi-identifier”。 3、 用户属性标签，为了解决“Quasi-identifier”的问题，很多人会把用户信息进行一定的泛化，比如上面的例子可以泛化成“30-40岁，在东直门附近工作，IT行业，喜欢汽车”，相较之下这样会显得模糊一些，也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说，这些数据还是会涉及用户隐私，并非绝对安全。 三、国内外相关法律法规 在用户隐私安全保护方面，国外起步较早，形成了许多法律法规，国内目前还处于起步阶段： image005.png 四、GEO隐私保护技术 作为业界领先的大数据技术公司，GEO一直对隐私保护十分关注，GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计，拥有众多相关技术专利。 1、 统一标识，GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识，而是对用户随机编号，我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义，仅仅是一个编号，不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换，有效解决PII问题。 image007.png 2、 流处理技术，对于数据本身存在的用户隐私数据，GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此，GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术，脱密前的原始隐私数据不会保存，即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。 3、 标签化处理，GEO的用户标签主要有两类，一类是用户原始标签，一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中，广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到，也就是说我们不知道每个人是谁，也没有保存个人身份和兴趣标签，我们只知道该给他投放什么广告。 4、 自动处理技术，GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现，没有人为介入，整个流程不可逆，完全是一个黑盒子，避免了人为原因造成的风险。 5、 加密技术，GEO采用三个层架实现数据加密处理：网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全；数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理；应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密，保证系统的安全性。 6、 系统管理能力，系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统，能有效管理全国几十个数据中心，配合相应的管理制度，最大限度的保证隐私数据安全。 7、 用户可管理性，用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途，并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短，用户必须不断告知系统停止服务，然而非Cookie技术就不存在这个问题。
2017 年，世界经济论坛意识到先进制造技术的无穷潜力。随着企业开展技术试点并取得一定成功，世界经济论坛最初筛选出 40 项先进制造用例。2018 年，世界经济论坛对 1000 多家工厂进行了全面筛选。在第四次工业革命的大背景下，有 16 家工厂在运营和业绩上实现了质的双飞跃，因而被评为先进制造领域的领跑者2 。他们成功跨越试点阶段，一举斩获先进制造领域的“灯塔工厂”殊荣。
本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征,详细介绍了新一代人工智能发展特征、技术框架及产业化应用,展望了新一人工智能中长期技术及产业发展趋势,分析了人工智能领域的投融资特征及趋势
你在下班前，可以通过手机发个短信给冰箱，问冰箱里面缺少什么，冰箱告诉你需要补充水饺、啤酒、鸡蛋，这样你可以在下班的路上，把这些商品买回家。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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