PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例
发展趋势--＞系统复杂化 – 由封闭转向开放，主体多元化， – 商业模式、信任关系变化 – 终端、业务、基础设施多样化 – 端到端、个性化的安全保证
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的信息产业第三次浪潮，开发应用前景巨大，已被列为国家五大新兴战略性产业之一。据权威研究院机构预测，物联网所带来的产业价值要比互联网大30倍，将会形成下一个万亿元级别的通信业务。物联网在全球尚处于起步阶段，各国基本处在同一起跑线上。因此，抓住难得的战略机遇，加快推进物联网发展，是增强我国国际竞争力的必然选择。前瞻产业研究院以下推荐报告深度阐述了物联网行业市场现状、龙头企业竞争格局及物联网行业未来发展趋势等。
目前在470-510MHz频段部署的物联网应用无论业务范围还是组网规模都在快速扩张,而现有的频谱使用规定已经无法满足物联网的安全需求.去年12月13日,工信部发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求（征求意见稿）》（以下简称《要求》）.文件一经发布,即在业内掀起轩然大波,其影响持续发酵到了现在.该《要求》对6个频段的使用规则进行了详细说明.其中在业界引发争论的,是关
预计2017年12月月底开通运营的北京地铁线路——燕房线于近日举行了试乘活动。燕房线是中国国内首条完全拥有自主知识产权的、全自动运行的地铁线路，也就是人们常说的“无人驾驶”。
政策引领：中央经济工作会议2018年首次提出； 加快5G商业步伐，加强新型基础设施建设； 技术驱动： 新一代科技和产业革命正在孕育； 数字化、网络化、智能化加速构建； 经济需要： 新冠疫情爆发： 全球经济增长动力
近年来我们在报道 AI 顶会的文章里不断听到「史上最大」、「论文数量新高」等字眼，论文的审核俨然成了一项挑战。但既然是在研究 AI，为什么不让机器来自动解决问题？
物联网已成为时代发展的分水岭，无数品牌都在探寻适应时代的成长之路。如今互联网经济的红利正逐渐褪去，一个全新的物联网时代正加速到来。恰如谷歌前CEO埃里克？施密特所言，互联网即将消失，一个高度个性化、互动化的有趣世界——物联网正加速到来。
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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。
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。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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