本标准规定了工业互联网底层设备进行智能化改造的基本要求，包括生产设 备数据采集需求、生产设备数据采集实现方法、设备智能化的实施流程等，适用 于连接工业互联网的底层设备智能化改造及实施。
随着我国人力成本不断上升、制造业增长动力持续放缓， 且面临着日益缩短的产品创新周期，以智能制造推动制造业升级已经刻不容缓。
随着人口老龄化的加剧, 国家越来越重视养老产业的发展,并发布了-系列政策扶持,逐步完善老龄人口相关社会保障制度,全面开放养老服务市场发展,大力繁荣老龄消费市场,积极促进居家社区,医养结合等养老模式。而智慧健康养老产业是"供给侧结构性改革”背景下的产物,是解决中国养老产业结构失衡问题的一剂良方。
微信视频号诞生迅速获得流量赋能，成为腾讯短视频、营销业务的新可能。微信视频号自 1 月上线以来，不断更新换代，依靠微信这一强大的社交平台，至今其内容和商业生态基本完成，并在 2020 年 6 月，视频号日活用户超越 2 亿。视频号主要采用基于社交关系的分发推荐模式，受益于微信强大的社交关系链，这成为视频号的最大优势。依托微信生态下产品内容、社交分发、商业化共振，我们认为视频号有望成为微信生态的重要基础设施之一。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
企业在车间生产制造过程中面临诸多痛点，92%的企业渴望加强对生产过程的控制。MES系统的存在可以成功弥合企 业计划层和生产车间设备之间的间隔，帮助企业解决“如何生产”的问题，直击企业痛点，降低45%生产周期，减 少70%质量过失等，提高企业效益。MES软件是未来智能制造不可或缺的一部分
科技自立自强是国家发展的战略支撑。根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，“十四五”时期，我国将瞄准人工智能、量子信息、集成电路、脑科学、深空深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。回顾“十三五”，我国研发（R&D）经费支出、专利授权量不断增长，国家创新体系也不断完善。为此，前瞻产业研究院《聚焦十四五：中国七大科技前沿领域十四五发展全景前瞻》中，对七大科技前沿领域十四五发展全景进行深度解析。
作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽,工业互联网目的在于实现设备、企业、人、机构之间的可信互联。因此,对工业互联网中数据要素的有效管理至关重要,这直接制约工业互联网中不同参与方之间的可信协作。区块链,作为数字加密技术、网络技术、计算技术、可信共享等多种信息技术交织融合的产物,正是面向数据要素管理的新一代信息基础设施类技术。工业区块链即是将区块链技术运用工业互联网领域,为工业互联网上数据交换共享、确权、确责以及海量设夆接入认证与安全管控等方面注入新的安全能力
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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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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。
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