产业数字化正在加速推进。零售业有丰富的场景和业态,也有贴近市场和用户的敏锐嗅觉,是最积极的数字化践行者。我们将紧密携手零售客户和伙伴,通过线上线下的全域数字化,以更高效、更个性化的方式满足消费者的需求,推动行业和经济社会持续发展。
一是由浅入深，大模型穿越边缘场景，向核心场景挺进。二是守正创新，央国企拥抱新技术，加快大模型在产业升级、金融等领域的落地步伐。三是百花齐放，大模型应用搭建难度下降，“动态行业大数据”成为落地新关键。四是量体裁衣，需求方情况各异，在采购、部署大模型时特色鲜明。五是保驾护航，大模型安全逐渐受到重视，为可持续发展提供保障。
企业数字化转型是一个漫长的过程，总是在质疑与争议中进行，其中企业领导比较关注的一个问题就是：经过一段时间的建设企业的数字化成熟度如何？该如何评估？所以一套科学的评估方法，能够帮助企业全面了解自身在数字化转型过程中的现状，识别存在的问题和短板，就能帮助企业弄清楚自己的数字化身处何方、该往何处，从而制定针对性的改进措施，提高数字化成功转型的概率。
当前，我国正处在以数字化、信息化、网络化、智能化为特征的科技变革浪潮中，新一代信息技术与其他产业加速融合，推动新生态、新技术、新业务不断涌现。为满足不断增长的业务需求和频繁的市场变化，软件的开发运维历经了多次变革。从最初的瀑布模式到将业务开发测试整合的敏捷迭代开发，再到打破研发和运维壁垒的 DevOps，产品的交付效率和质量在不断提高。
为了适应越来越严峻的市场竞争，在复杂多变的业务形态中掌握主动，公司希望借助新的技术，新的平台为业务提供新的助力，能够提高移动工作效率，及时有效的支持业务拓展，加速企业市场响应速度。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
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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。
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
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。
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