2本白皮书由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国信息通信研究院西部分院（重庆信息通信研究院）、物联网智库、上海市物联网行业协会、杭州市物联网行业协会、中信建投证券股份有限公司、国家智能传感器创新中心联合撰写发布，特此感谢!
随着技术的发展，物联网已大量的应用是在各行业中，包括智能农业、智能电网、智能交通、智能物流、智能医疗、智能家居等等。
随着“工业4.0”趋势的演进，数字化和物联网等技术正给工业生产带来深刻的变革。IT与OT的结合可为企业实现巨大价值提升，物联网把所有智能设备连接起，打破了信息孤岛界限，海量的数据收集经过分析后为企业提供宝贵的参考指引。
80年代左右，随着TCP/IP技术和以太网技术的出现，数据通信网络的发展进入了一个新的阶段。局域网和广域网迅速普及，并最终催生了伟大的全球互联网。 传感网受上述技术的影响，也逐渐将自己的数据传输通道IP化、以太化。与此同时，伴随传感器技术的飞速进步，传感网开始逐渐从军事领域，走向工业及民用领域。
近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻．物联网具有三层结构，最底层为感知层．以物联网感知层安全为核心，以智能家居为载体。从硬件设备、用户信息、系统平台、网络传输四个方面入手，总结智能家居物联网的安全问题，在此基础上分析基于智能家居的物联网感知层安全威胁，并详细描述了基于智能家居的物联网感知层安全关键技术．
目的 评价应用颌间牵引改善数字化技术联合自体骨移植修复下颌骨缺损后仍然存在的上、下颌咬合关系不良的临床效果。方法 回顾分析中山大学附属口腔医院口腔颌面外科和桂林市第二人民医院口腔科2016年1月至2018年2月进行的18例利用数字化技术联合自体骨移植修复口腔下颌骨缺损的手术，术前均采用数字化辅助外科技术制作个体化树脂头模、设计腓骨或髂骨修复的位置及高度，其中17例为血管化游离腓骨肌皮瓣修复手术、1例游离髂骨修复下颌骨缺损手术。9例术中植入Ormco颌间牵引钉并术后早期颌间牵引，维持咬合关系稳定，另外9例术中未同期植入牵引钉，术后无颌间牵引。记录颌间牵引钉使用数目、位置、咬合关系情况。 采用Fisher确切概 率法（SPSS 25.0统计软件），分析采用早期颌间牵引与未采用早期颌间牵引这两种方法对数字化技术辅助修复下颌骨缺损后咬合关系的恢复效果。结果 手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的9例患者中，2例（22.22%）出院时（术后12 ~ 14 d）咬合关系正常、7例（77.78%）出院时存在不同程度后牙早接触；9例未同期植入牵引钉患者中，3例（33.33%）出院时咬合关系正常、6例（66.67%）存在不同程度咬合早接触，两组患者出院时咬合关系不佳的比例无明显差异（P = 1.00）。术后1、6和12个月复诊，手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的 9 例患者，咬合关系均正常且稳定；未同期植入牵引钉行颌间牵引患者，术后 1 个月仅 2例（22.22%）咬合关系正常、7例（77.78%）患者均不同程度咬合关系不良，未同期植入颌间牵引钉组患者咬合关系不佳发生率明显高于同期植入颌间牵引钉并早期颌间牵引组的患者（P = 0.002）。结论 应用牵引钉早期颌间牵引明显有利于数字化技术修复下颌骨缺损后的咬合关系稳定。
针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合，同时高技术产品价格很难惠民，智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象，本文提出将树莓派和 ＮｏｄｅＭＣＵ 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 ４Ｂ＋在 Ｌｉｎｕｘ 系统下运行百度云平台提供的 ＳＤＫ 加上麦克风阵列和 ＣＳＩ 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Ｐｙｔｈｏｎ ｓｅｒｉａｌ 库实现与 Ａｒｄｕｉｎｏ 串口通信，树莓派将语音识别到的指令下发至 Ａｒｄｕｉｎｏ，从而 实现人与硬件设备语音交互。ＮｏｄｅＭＣＵ 通过内置 ＥＳＰ８２６６ 芯片使用 Ａｒｄｕｉｎｏ ＩＤＥ 编译将传感器采集到的数据通过 ＴＣＰ 协 议与物联网云平台连接，实现数据的远程存储，家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示，实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求，设计成本低廉，功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互，提高了多任务并行处 理能力。
“互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配量中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提高实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新状态。
没有账户，需要注册
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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
