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人工智能安全标准化

近年来,在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下,人工智能进入加速发展的新阶段,成为经济发展的领头雁和社会发展的加速器。目前世界主要国家均把人工智能作为国家发展战略。2017年我国发布《新一代人工智能发展规划》,将发展新一代人工智能上升至国家战略高度。随着人工智能在相关行业和人民社会生活中的深度融合应用,由此带来的国家安全、社会伦理、网络安全、人身安全和隐私保护多个层面的风险和挑战,也引起了社会的广泛关注。

  • 2021-03-28
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华为的数字化转型方法论

数字经济已经成为21世纪全球经济增长的重要驱动力。在这个背景下,数字原生企业通过新一代ICT技术的深入运用,提升产品和服务的竞争力,以实现企业自身的跨越式发展。 而传统企业在宏观经济增长放缓的趋势下,面临着比以往更加激烈的市场竞争。白皮书指出,“利用新一代ICT信息技术,实施以创新为核心的数字化转型是传统企业转型的重要路径。”

  • 2021-03-28
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新一代人工智能产业

新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显,从生产方式的智能化改造,生活水平的智能化提升,到社会治理的智能化升级,都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前,新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

  • 2021-03-28
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AI边缘计算技术白皮书

从1950年著名的图灵测试开始,人工智能(AI)发展已经经历了三大阶段。AI产业 正在从“感知智能”走向“认知智能”,人工智能作为工业制造4.0时代的核心驱动力, 对产业结构、信息化水平和运营模式都将产生颠覆性的影响。

  • 2021-03-28
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2019年-人工智能数据安全白皮书

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施,全球人工智能发展正进入技术创 新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段,深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式,对人类生产生活带来翻天覆地 的变化。

  • 2021-03-28
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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
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工业互联网研究及在智能电站中的应用

以信息化带动工业化、以工业化促进信息化,走新型工业化道路是两化融合的基本要求,其核心就是传统工业化企业需要以信息化为支撑,追求可持续发展模式。发电行业过去的两化融合在公司集团侧多体现在企业管理信息化方面,如办公自动化、ERP、数据中心、集团级生产监管等方面,这些信息化系统的建设一定程度地提升了企业管理水平,但与生产过程的融合还可进一步深入。两化融合在电厂侧的信息化建设方面,主要体现在MIS(ERP)、SIS、网络系统安全等方面的建设,这些构成了电厂侧生产管理过程的基础信息化体系。

  • 2021-03-28
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2021年中国AIoT产业全景图谱

2021年伊始,站在新基建时代下智联网发展的关键节点。 在刚刚过去的2020年,5G,物联网(IoT)和人工智能(AI)组成的三驾马车并行协作,以智联网AIoT的“新姿态”助推千行百业的转型升级。 《2021年中国AIoT产业全景图谱》依旧分为“端”、“边”、“管”、“云”、“用”、“产业服务”六大板块。整体来看,“边”版块下沉,更加贴近“端”侧,说明出边缘侧的重要性正在逐年凸显。 技术要与实际应用结合才能体现其价值,不论是5G、物联网、人工智能,还是大数据、区块链等技术,飞得再高最终还要“落地”。 报告新增的版块包含三十几个、涉及到端边管运用的案例,这也是物联网智库后续报告内容的侧重点,关注技术,更看重落地。

  • 2021-03-28
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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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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。

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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。

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