随着网络信息技术的发展，网络传输已经不在受到环境、地域的限制，采用一般的ADSL等宽带即可对视频图像进行远程的实时传输与存储。而在污水处理行业中，由于污水池等监控点一般分布距离工厂办公室较远的室外，可以通过LAN、光纤等网络衍生到这些监控点，这对一般企业都容易解决的。在污水处理厂视频监控系统中的设计思想主要是将视频图像以及音频和控制信号连接到网络视频服务器经过编码压缩后通过网络传输到水利管理处的中心机房。
IT人的职场认知及管理进进阶
数字化工厂伴随数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来，是智能制造发展的重要实践模式，它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化，实现对工厂产品研发、制造生产和销售服务的优化和提升，是现代工业化与信息化融合的应用体现。
从项目研发的各个流程中可能潜在的安全问题进行深入分析同时给出一些可行的解决方案，包括系统设计评审阶段，上线前的白盒审计及黑盒测试，上线流程的运维安全等方面。整体思路方面，首先配合乌云十多万漏洞积累中的一些典型 case 的分析抛出对应存在的潜在风险，然后对这些潜在风险进行一个深入剖析，最后对应给出每个流程中对应问题的解决方案。最后会对整个研发安全问题的发展趋势进行分析，同时包括一些针对性解决方案的建议。 ？ 项目研发的核心五个流程 ？ 全研发流程中的安全风险 ？ 深入研发流程的安全建设
物理安全 漏洞挖掘 硬件安全 物联网安全 简介 从一些例子来分享智能设备的漏洞挖掘的方法，漏洞挖掘过程中的小技巧，一些有趣的事情，并对可能存在安全问题的设备提出安全策略。 ？ Whoami ？物联网的套路 ？ 方法论 ？ 举个栗子 ？ 技能点/兵器库 援引 https://github.com/knownsec/KCon/tree/master/west_2016
介绍 金融电商安全概括 趋势与面临问题 高危漏洞剖析 总结 受利益驱使,金融、电商行业被更多黑客“盯上”,厂商越早地 主动客观对待安全问题,才能避免更多的损失； 建议企业更多地关心业务逻辑层面安全问题,APP/API/微信接口 问题； 有人的地方就有江湖,有江湖就有漏洞。人永远是安全威胁中最 薄弱的环节； 网站安全,内外兼修:解决网站本身安全漏洞,防止黑客攻击； 加强内部研发运维人员安全意识与知识。
这些年:我们知道的安全圈大牛 降维攻击与黑暗森林法则 大佬们的战略观点 降维攻击法则:互联网这个圈子好像有些人中了它的毒...... 案例分析 维度分析 巨头们随时可能被颠覆 快技术 双模IT WHY? 从三体分析人物关系与理论体系 西方的哲学和物理学 东方的国学 信息安全行业的黑暗森林法则 信息安全行业的降维攻击法则 对黑暗森林不了解 传统安全 VS 云安全 Gartner:自适应安全模型 知行合一 信息安全部门的战略地位 金融科技未来何去何从 不是你想象不出,有些事情就不存在......
2020年4月，工业互联网和区块链正式被纳入国家新型基础设施范围，各地陆续出台与工业互联网、区块链相关的支持性政策文件，一方面，工业互联网和区块链正不断渗透到实体经济的各个领域；另一方面，二者创新融合的呼声也愈演愈烈。抓住工业互联网和区块链技术融合发展的机遇，发挥工业互联网和区块链技术的特性和优势，让二者联合来解决和处理更多现实中的问题，重铸信用价值。
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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