IM PaaS是基于互联网通信原理的即时通讯平台服务。IM PaaS提供商将即时通讯技术封装至平台中，平台可提供包括消息传输、群组管理、会话管理等通讯能力，使用者可以用SDK/API接口形式调用此能力，集成至APP、小程序等应用中，帮助应用实现单聊、群聊、聊天室等即时通讯的功能，同时通过支持丰富的消息类型来满足多元化通讯需求。
人工智能技术长期存在两个竞争范式:符号主义与连接主义，分别对应于第一代人工智能的知识驱动方法与第二代人工智能的数据驱动方法。然而依靠单个范式无法触及人类真正的智能，第三代人工智能是知识与数据融合驱动，是人工智能技术发展的必经之路。
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存储行业处于周期底部，当前库存仍需消化，原厂耐不住亏损有强烈涨价意愿，模组厂正在加快备货。我们对23Q3~23Q4存储价格展望乐观，但当前需求端能见度低，相关厂商业绩同比修复尚需时间。
本白皮书将着眼于上述演进需求和新技术方向,对后5G时代基站天线的能力要求、关键技术和推进方向进行初步阐述,希望能够为产业在规划设计产品和解决方案时提供参考。第一章阐述大规模阵列天线的架构和技术演进;第二章从绿色低碳的需求视角描述天线的设计、生产和指标评价体系;第三章探讨场景化应用对天线的需求和创新方向;第四章对天线的前沿技术进行展望。
国家旅游局启动开展“ 国家全域旅游示范区 ”创建工作，颁布《关于开展“国家全域旅游示范区”创建工作的通知》。 2017 年政府工作报告多次提及大数据和全域旅游。
在管理需求牵引、技术驱动的企业数字化转型背景下，财务共享服务中心的内涵和外延正在发生巨大的变化，元年提出“重塑边界，开启财务共享 + 时代”的价值主张。
建筑资产是城市和企业的名片，是中国空前的城市建设和高质量发展的缩影，其运营与管理既 需要翔实、落地的管理方案，也需要高屋建瓴的视野与眼界。
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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。
中服云工业物联网平台，为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警，工艺参数自动比对。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
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。
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