人工智能的发展及应用 2 企业安全建设实践 3 企业安全人才培养 “经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文 发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突 破。语音识别、视觉识别技术世界领先。” ——国务院2017年7月《新一代人工智能发展规划》
随着人们生活水平的不断提高和生活节奏的加快，不少商务人士的收入与衣物越来越多，而精力、时间却越来越少。减轻日常家务劳动，寻找专业洗衣服务，已成为多数人的洗衣选择。虽然洗衣业近几年得到了迅猛的发展，局部地区的洗衣市场发展较快，基本满足了多层次的消费人群；但从全国来看，行业整体发展速度仍落后于市场需求的增长，技术水平偏低，多数洗衣店仍停留在设备简陋、技术粗糙的阶段，尤其中高收入人群的洗衣需求远远没有得到满足。传统洗衣工厂依靠手工记账，不但容易出错而且效率低下，不能为顾客提供更多增值服务，势必会逐渐退出历史舞台。个体洗衣店只有通过添置、更新必要的设备，提高洗衣技术，凭借价格的优势才可以获得广大普通消费者的认可；而专业级洗衣店依托良好的店面形象，先进的设备，专业化的服务，才能赢得追求生活品质的中高收入人群的青睐。面对大量的要管理信息，借助信息技术来提高洗衣店管理水平则是在互联网快速发展的时代的首要选择。利用洗衣店管理软件来管理门店，业务流程更为清晰、可控；收衣时，可以准确地输入衣物的详细资料，减少日后的质量纠纷；取衣时，可以即刻了解衣物所处的状态，提高取衣的速度和准确性；财务结算时，账目更清晰，统计更快捷，让你轻松掌握经营状况。
企业安全的新形势 企业安全的新思维 企业安全的新举措 总结 企业信息安全进步 ？ 信息安全规范普及 ？ 安全设备广泛使用（IDS,IPS,FIREWALL） ？ 信息安全培训普及 ？ 信息安全体系完善（安全开发，运维安全，IT安全基线）
SRC为何成为众多企业的安全解决方案必选项目 国内众多企业SRC的生存现状分析 健康的企业SRC都有哪些特质值得我们学习 联网企业初试 2017 企业收取的漏洞数量已经有质的 变化，参与测试的人数也发生巨 大变化。 市场逐步成熟 2018 这个时间点大多数企业已经开始 有专属资深的民间安全力量，这 些工程师更熟悉企业的业务，能 挖掘出更多质量更好的漏洞
2020年中国区块链加密货币应用程度最深，去中心化应用前景广阔，分布式账本应用市场能力普遍较高；中国区块链技术应用将持续深化。智能合约生态逐渐建立，未来应用趋势将深化：商业领域合同执行、共享经济领域渗透率提高；同时预计将在法律、证券、征信、教育、医疗等场景投入应用。跨链协作通过抽象提炼主流区块链共通的核心数据结构与资源定义，减小交互难度，保证业务逻辑原子事务性，承载权限控制、事务管理、准入机制和监管介入等功能。
区块链技术作为一种目前主流的分布式记账技术，利用巧妙的技术设计和数据治理方式，可以在多个领域为多方协作提供信任基础，有助于解决业务发展痛点，促进业务模式创新，推动供给侧改革和经济结构优化。近年来，联合国、国际货币基金组织加强对区块链技术的研究和探讨，ISO、IEEE-SA等国际标准组织通过标准化工作推动区块链技术的全球共识和规范化发展。全球主要国家加快布局区块链技术发展，产业界、学术界纷纷开展区块链技术创新和应用探索，取得了良好的发展成果
新型基础设施建设（以下简称“新基建”）是当下社会各界的重点关注领域。新基建的提出本身有着深层次的思考和诉求：一方面是为有效应对当下全球经济处于低增长态势、科技发展和创新领域进入相对低潮期、逆全球化风险剧增等问题创造条件；另一方面是拉动内需，从需求侧推动产业的数字化发展和转型升级，营造数字经济进一步发展的优越环境，保证数字产业持续竞争力。区块链技术作为数字经济的关键基础设施，通过多技术融合创新夯实数据可信安全，赋能新基建和新经济。
大数据不是矿藏，而是土壤，开放的数据即为土地上的河流，河流流 过之处，就会孕育起发达的数据文明。1随着大数据时代的到来，数据犯罪 的数量及类别呈现出可怕的加速度增长趋势。这是因为，数据作为一种新 的生产资料和重要的生产要素，具有重塑社会活动空间的巨大能量。与此 同时，大数据时代的安全问题严重威胁着国家安全、社会安全和个人安全， 侵害了现实空间及数据空间的各种法益。为应对这些安全挑战，我国和世 界主要经济体特别是德国和美国，通过从制定专门的网络空间保护法律和 刑法条文对数据领域的违法犯罪进行规制，形成了科学严谨的治理途径。 当前，我国的国家治理能力和治理体系现代化正在加速推进，但基于现行 刑法在对数据犯罪立法问题上仍有部分遗憾，在保护现实空间和数据空间 法益、打击数据犯罪上力有不逮。为此，本文从数据犯罪研究入手，以期 对我国数据犯罪领域的刑事立法有所借鉴。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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