柔性智能制造作为工业智能的代表，已成为精密电子制造业向智能化演进的趋势，同时5G、F5G（Fixed-5G）、边 缘计算以及人工智能等ICT技术与OT技术的不断融合，为柔性智能制造提供了良好的使能环境。基于5G+F5G工业 PON固移融合网络，构建工业端边云协同架构；面向SMT产线柔性智能生产需求，开展基于端边云协同的柔性智能 制造技术方案研究，并在实际生产环境完成部署验证。希望提出的端边云协同架构及柔性智能制造技术方案能够对 智能制造发展演进提供参考。
在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题 基础上,提出以"工业操作系统+工业 APP"的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面 向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业 APP,实现工厂的持续改进与迭 代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业 APP 生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。
人工智能反过来超越人类智能扮演上帝角色的奇点正在迫近，在这种背景下，中 国司法系统获得了某种后发优势，借助信息技术、互联网、大数据、云计算以及人工智能提高 办案效率和透明度，使审理流程发生了广泛而深刻的质变和突变。 这对现代法治的制度安排 提出了严峻的挑战。 在现阶段对法律专家系统软件的设计和运用应该持一种慎之又慎的态 度，尤其是在电脑量刑方面更不可急于求成，也没有必要完全排除法官的心证和裁量。 司法 权的终局性注定了要通过辩论的优胜劣汰机制选出一个正确的最终解决方案。 在这样的现 代法治体制面前，大数据、云计算、信息技术、人工智能都只是实现合法正义的辅助手段，切 不可本末倒置，这是我们始终应该铭记的一条基本原则。
基于专利间的引用关系，文章构建了区域间技术融合的研究框架，为区域协同创新研究提供了新的视角。 基于这个研究框架，文章从 incopat 科技创新情报平台上获得区域间专利引文信息，并绘制了两两区域间的技术融 合网络图，通过分析一方面得出京津冀两两区域间技术的联系、技术融合的热点和重点、技术和产业发展的方向，从 技术层面反映区域的协同创新现状；另一方面得出京津冀区域间协同创新能力强的技术领域和协同创新能力有待 加强的技术领域，从技术层面为区域协同创新发展提供相应的指导方向。
针对当前人工智能技术在军用领域的应用问题和难点，研究基于深度学习技术的军用软硬件架构设计方法，并 且结合业内主流的软硬件基础架构，分析在军事应用中涉及的关键技术和解决思路。 通过对深度学习模型压缩转化、数 据增强和分布式训练等软硬件架构的关键技术研究，设计构建了一站式人工智能开发平台、嵌入式边缘智能计算平台， 对军用人工智能提供端到端的训练、部署和测试支撑。 该研究可为未来智能无人作战系统提供软硬协同的智能计算解 决方案。
随着“智能制造”理念的深入人心，制造业也开始逐步向智能化方向发展，大量数据采集设备在车间投入 使用，采集了车间生产过程中的海量数据。大数据技术通过对这些数据进行分析处理，从而充分发挥数据的价值， 提高企业的生产管理水平，进而提高企业的竞争力～通过对大数据在制造企业的应用进行分析，提出具有通用性 的智能车间大数据处理平台架构，从数据集成、数据处理、数据分析3方面讨论了车间大数据技术，给出了大数据 技术在智能车间的应用方向二大数据技术在车间的广泛应用必将给制造行业带来变革，将智能制造的发展推向新 的阶段。
教师角色与其所处的时代紧密相联。随着深度学习算法与大数据、云计算的迅 速发展，万物互联网络的构建，人机交互的应用，人工智能正在改变着我们的生活。 教育作为社会系统里的一个重要部分，已成为人工智能冲击的前沿，教师是教育活 动的主要实施者与重要构成部分，面对人工智能带来的挑战，教师需要重新定位教 师角色。
人工智能产品依据其是否具有辨认能力和控制能力，将其分为弱人工智能产品和强人 工智能产品。具有辨认能力和控制能力的强人工智能产品，可在独立的意识与意志支配下做出行为。 强人工智能产品具有应受刑罚处罚的必然性。我国目前刑罚体系在这方面具有局限性，应予以重构。 在刑罚体系的重构的过程中要遵循一定的刑罚原则并针对强人工智能产品的特性设置刑罚方式
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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。
2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮，没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩，这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。
在13个分指数中，有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是，新订单指数7月份下跌2.7点，降至三年低点48.5，显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点，降至49.6，重新进入收缩区间。在此背景下，产出指数7月份下降1.5点至49.9，指向制造业生产略有收缩。此外，投入采购指数下降2.0点至49.4，表明采购活动减少。此外值得注意的是，出厂价格尽管投入价格持续上涨，但仍进一步下降:材料价格持续上涨，但速度放缓，投入 价格指数为53.2。与此同时，出厂价格指数微降0.4点至47.8，显示出厂价格下降。
构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”，联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。
国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP)，成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作，以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标，该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导，该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成，该委员会指定不同的“任务”，这些任务可以是研究项目 或活动领域。
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