智能科技与智能产业的发展与挑战

大科学，大技术，大产业，大社会进入大交叉时代产业升级“三叠浪”：实体经济与数字技术深度融合成趋势互联网产业形成中美“双头领跑”格局迈向智能化的“新物理世界” 数字孪生的持续演进：算力成本的戏剧性降低发展数字经济与智能产业的五个关键词网络协同和数据智能是数字化转型双螺旋网络协同——“双十一”诠释的社会化协同你未来的核心能力，可能刚好在营业执照之外消费升级、全链路体验，年轻化人群是三大驱动力数据智能驱动产业转型城市大脑工业大脑人工智能在20年内长期处于数据智能代表的弱人工智能状态全球探索人工智能治理的主要举措全球探索人工智能治理的基本共识全球探索人工智能治理的基本框架

2021-06-25
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从RSAC2020展望数字化与新基建下的网络安全发展机遇

从中美产业差距：看中国网络安全产业的不足与挑战面对数字化深入与新基建: 新一代网络安全框架实现产业提升

2021-06-25
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构建安全可信的智慧城市终端体系

慧城市与智能终端智能终端的安全风险智能可信终端体系的新思路智能可信终端体系的新思路智能可信终端体系的新思路

2021-06-24
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陈鸿斌-云顶云&新概念 DevOps 实践

为保证全国中小学生的学习需求，外研社与云顶云合作推出公益助学活动，免费向社会开放《新概念英语》正版音频。疫情期间助力广大师生“停课不停学”，为广大英语学习者提供完善的英语学习环境。接到需求后，分布在全国各地尚未归津的云顶云研发团队与技术团队积极配合，克服网络差、异地协作、需求急、技术风险高等困难，使公益活动如期上线。

2021-06-24
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4大数据时代-思维变革---3更好精编版

数据驱动的关于大数据的相关关系分析法，取代了基于假想的易出错的方法。大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。

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2019 5G带来新颠覆如何赢取新机遇埃森哲

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2021-06-24
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炫酷科技感互联网+全面解析大数据云计算高科技高端动态ppt

“互联网+”是一个趋势，加的是传统的各行各业。过去十几年，互联网的发展很清楚地显示了这一点:加媒体产生网络媒体，对传统媒体影响很大；加娱乐产生网络游戏；加零售产生电子商务，现在已经很大；最近互联网金融非常热，互联网将让金融变得更有效率，更好地为经济服务，符合“普惠金融”的精神。

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2020年数字化转型趋势报告

Adobe与Econsultancy联合发布的《2020 年数字化转型趋势报告》，在世界各地以及我们生活的各个方面，消费者越来越希望品牌能直观地交付个性化、富有情感的数字体验。数字革命和不断演变的消费者行为助推了这一趋势。数据、人工智能、语音技术和增强现实等前沿创新技术的崛起，使我们能够设计出更加灵敏、精准和无缝的数字营销。今年的一个惊人发现是，消费者行为正在飞速变化，每家企业都必须适应这种变化。

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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

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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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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!

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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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