本文就后疫情时代银行业数字化转型的挑战与IBM利用开放混合多云助力银行敏捷上云，加速智慧银行转型之旅展开谈论，并针对国内银行业IT发展和上云的现状，提出了支持“敏稳双态”的面向开放、混合、多云的“双模、双核、双引擎”的银行数字化云转型建议。
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近年来，面对日趋激烈的国内外市场竞争，中国银联持续加快向科技型、创新型企业转型发展的步伐，一方面不断加大在“大、智、移、云”等方向的研发投入力度；另一方面不断完善核心系统基础能力建设，全面提升银联受理网络的服务水平。在这个背景下，一系列重点系统先后完成了两地三中心的建设。本文介绍了中国银联在推动WEB系统多中心建设过程中的探索和实践经验，希望能够对大家推动WEB系统多中心建设有一定的参考和借鉴作用。
数据中心是融合了建筑学、信息技术和现代管理等学科的综合工程，与普通民用或商业建筑相比具有安装工程复杂、专业设备多等特点，同时作为IT系统的承载基础，还具有系统的高可用性及不可中断性，并面临技术快速更新等挑战。这些特点对数据中心建设提出了更高要求，在我国“新基建”全面提速，数据中心发展进入新阶段的背景下，如何以科学的管理方法，快速建成高质量的数据中心便成为项目业主普遍关心的问题。
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随着银行业人力成本的不断攀升，银行在运营管理中对降本增效的诉求日益强烈。特别是在业务量大、操作一致、重复度高、数据格式固定、规则标准明确、耗时长、处理过程枯燥的领域，更需要将有限的人力资源投入到需要高度的判断力、想象力、交涉力、验证力、协调力和附加值更高的工作中去。流程自动化机器人（RPA，Robotic Process Automation）的出现，为解决银行业该类问题提供了新的技术解决方案。RPA具有效率高、成本低、速度快、质量好、态度优的特性，同时可结合人工智能技术，打造智能运营机器人，实现业务流程自动化、智能化的处理，有效提高运营效率、提升精细化管理水平，进一步促进银行业数字化转型。
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IT运维是数字化世界持续良性运转的基石，在企业数字化转型越来越迫切的背景下。传统的IT运维模式已经不能适应在新形势下业务快速迭代发展的需求。有鉴于此，本文提出了一套能对运维进行统一描述的 OASIS模型，以及基于该模型的生态化运维（OASEopS）方法，形成了一种与数字化转型相适配的运维理念。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
能源计量的目的并非为了远程抄表，而是通过收集各类能耗数据，建立能耗模型，进行节能优化改造，并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案，达到优化设备运行状态、节能减排的效果。
通过蓝牙定位信标进行精确定位后，自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。
2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展； 生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可 信度。
世界模型作为连接数字世界与物理世界的核心纽带，是人工智能技术演进的必然方向，也是全球科技竞争的战略制高点。当前行业热度高涨、资本持续加持、技术迭代 加速、应用场景不断拓宽，正处于从技术探索向产业落地跨越的关键窗口期
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