通过搭建智慧城市平台，使得物质空间层面与科技数据层面能够相互融合，实现万物互联互通。从最基础的城市家具、传感器、到住宅建设、道路交通，从地下管廊到建筑结构，从垃圾处理到新能源技术，从地块划分到公共空间运营，更加注重智慧互联、数据治理、新型产业培育和生态环境。
智能小区与智能住宅在20世纪80年代中期起源于美国，并在美国得到了迅猛的发展。继美国之后，日本、欧洲、东南亚等国家和地区也得到了飞速发展。在我国，智能小区与智能住宅是在近几年才发展起来的，并且发展速度很快。
借助本次模型重构的契机，依据模型设计的全流程，推出大数据模型构建平台（Big Data Modeling Platform，简称BDMP），旨在利用IT化的手段，沉淀建模经验，提升工作效率，让模型构架更加专业、规范，后期管控及维护更加方便快捷。BDMP将成为我们在模型建设中的一把“利刃“。
神策数据·用户行为洞察研究院对银行业品牌形象和产品品牌形象调研显示，从用户感知的层面暴露了我国银行业长期存在的同质化问题。尽管许多从业者在过去的几年内做出了有益的探索，但是大数据在提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验方面，应用仍有明显不足。除战略、业务和产品方面的调整外，银行应积极构建以用户为中心的数字化运营体系，方能构建长久的核心竞争力。
基于行业的安全需求 基于需求的安全状况 基于状况的安全痛点 甲方和乙方和黑客 议题简介：议题主要系统化地对甲方安全进行分析，从安全架构反向分析企业安全中常常忽略的地方，从根源指出问题。运维、应用、开发、人性都是企业安全治理中的痛点，为何企业安全总是痛上加痛？本文将从乙方安全从业者的角度来痛定思痛
孙子曾说：知己知彼方能百战不殆。在攻防世界里，防御者在明，敌手在暗，面对复杂不确定的攻击者，如果对其意图和布阵策略都一无所知，防御自然是无从谈起。在本次高峰论坛上，深信服资深安全专家庞思铭基于区块链相关的安全话题、基于IoT的僵尸网络及DDOS、供应链安全、与AI有关的安全话题、恶意软件、钓鱼、勒索/Raas等近期热点事件的分析汇总，分享攻击热点指南，帮助用户明晰攻击形势。 从攻击的发展趋势看，来源于内网的攻击逐渐增多。面对内网服务器被感染、传播挖矿病毒、勒索恶意软件、以及来自供应链的潜在攻击威胁，组织单位往往无能为力，其主要原因是缺乏对这些威胁的感知能力。 因此，组织单位需要构建一个以可视为基础，增强检测响应能力的安全体系。庞思铭在分享中指出：构建对威胁的检测、响应能力最为关键。要构建这些能力，需要从“数据来源”、“检测分析”、“可视化”、与“处置响应”四个方面来构建：数据来源必须广泛有效，利用威胁情报、云端沙箱等外部数据来提供最新情报，结合自有设备在用户网络内部进行主动的全流量检测，提取有效数据。检测分析上，通过机器学习等智能检测分析技术来构建准确的检测模型，提升检测能力。通过微观、宏观两方面的可视化呈现，让安全看得见，让运维更简单。在处置响应上，通过安全联动+自动化服务实现更及时高效的响应。
第一道防线：安全的访问 最后一道防线， 终端EDR 但是，没有100%的防御安全 响应速度慢 = 更高的风险 紧急事件响应需要的关键组件
随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样,在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起,在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
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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。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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