随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的发展，网络边界被不断打破，数字双生、敏捷创新、安全合规驱动快速转型，社会和企业都在面临数字化的转型带来的数据安全风险。 近年来数据泄露的安全事件频发，国家和机构对数据安全的重视程度不断提高，数据安全已经与关键信息基础设施一并成为影响国家稳定、民生安全及社会安全的关键因素。
转炉顶底复吹技术和溅渣护炉技术的应用,使转炉冶炼品种扩大,质量和生产效率大幅提升,而作为转炉炼钢过程的最后一道工序———出钢,成为影响冶炼质量、产量和品种的重要因素。出钢口的使用寿命、更换时效及修补寿命则直接影响着炼钢生产效率和转炉冶炼周期。转炉出钢口修补料的烧结时间和使用寿命直接影响着炼钢生产
？ 以AI芯片构建的边缘计算方案，未来有机会通过区块链智能合约，构建安全认证和访问体系； ？ 5G+AI时代来临，千亿级的物联网设备，安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作，打造一个具有算力之美的、安全的智能世界；
1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范，App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息，录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题，开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具，指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估，提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作，有序开展认证证书和标识发放，建立持续动态的认证跟踪机制。
以电子或者其他方式记录的，能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。 （a）可用于识别与此类信息相关的PII主体的任何信息，或 （b）与或可能直接或间接与PII主体相关联的任何信息。
为了确保乘客的出行安全，滴滴对准入安全严格把关。司机师傅想加入平台成为一名自己带车的滴滴司机，第一步是背景审查，在警方的指导和帮助下，滴滴建立了常态审查机制，对注册司机进行定期背景筛查。经过审查后，才是真正考验的开始，除了要参加2小时的培训，学习安全注意事项、服务标准要求等内容外，还需参加考试合格后，才能正式上路。每天出车前，不仅仅是新注册司机，我们对所有的司机和车辆进行百分之百的二次核查，每天手机人脸识别近千万人次。
本实用新型属于监控装置技术领域，尤其涉及一种用于智能楼宇监控的安装座。本实用新型通过在螺接板上设置U型板、固定板单元以及限位柱单元的方式，达到摄像头主体、电池、驱动电机以及连接导线稳定安装使用的效果。本实用新型具有监控设备安装结构稳定性高，不易掉落，安装结构拆装维修难度低，拆装步骤少，连接导线固定效果好、不易垂落，以及安装座整体结构配合紧凑、智能的优点。
本实用新型属于通信技术领域，涉及一种微结构的层绞式光缆，具有缆芯、多根光纤、保护层、外护套；其特征在于缆芯为一体式结构且由中心加强件、挤塑包覆在中心加强件外的垫层、分布在垫层外缘的六根松套管构成，中心加强件位于垫层内部的中心孔内，松套管内部具有套管腔，松套管的外缘为第一圆柱面的一部分，松套管的内缘为第二圆柱面的一部分，松套管的内缘底部与垫层结合为一体且结合在连接部，所有松套管的外圆都在第一圆柱面上，相邻的松套管之间具有间隙，每根套管腔内具有两根光纤；所有松套管的外缘拼合形成第一圆柱面。本实用新型具有以下主要有益效果：易于制造、直径小、材料耗用更少，成本更低、产品更圆整光滑、检验及施工效率更高。
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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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