目前,国内用户选用的可编程控制器（PLC）仍以国外产品为主,造成这种局面的一个重要原因是欧、美、日等发达工业国家掌握了高端PLC的核心技术,其硬软件技术对应用者来说完全是封闭的,使用者只能从应用的角度学习PLC,而不能参与PLC的开发
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
第一章 物联网安全架构 1.1 物联网的概念与内涵 8 1.1.1 物联网的基本概念 8 1.1.2 物联网发展历程 8 1.1.3 物联网的基本架构 10 1.2 国内外物联网产业发展现状及相关政策 11 1.2.1 国外物联网产业发展状况及相关政策 11 1.2.2 我国物联网产业发展现状及相关政策 12 1.3 物联网的安全架构 13 1.3.1 物联网安全整体架构 13 1.3.2 物联网感知层安全技术 14 1.3.3 物联网网络传输层的安全技术 15 1.3.4 物联网处理应用层安全技术 15 前言 第二章 物联网安全现状 2.1 物联网相关产业发展情况 18 2.1.1 物联网相关产业及发展状况 18 2.1.2 智慧交通 19 2.1.3 智慧水利 24 2.1.4 智慧管网 25 2.1.5 智慧农业 28 2.1.6 智慧城市 30 2.2 物联网安全典型事件分析 33 2.2.1 物联网攻击导致 DDoS 攻击事件 35 2.2.2 方程式组织工具泄露事件分析观察 43 2.3 物联网安全现状—从逻辑架构视角分析 49 2.3.1 物联网感知层安全现状 49 2.3.2 物联网网络传输层安全现状 50 2.3.3 物联网处理应用层安全现状 50 2.4 物联网安全相关法规与政策 52 2.4.1 国际物联网安全法规与政策 53 2.4.2 国内物联网安全法规与政策 56 2.4.3 行业领域网络安全法规与政策 58 2.4.4 国家网络安全法 60 第三章 工业物联网安全现状 3.1 工业物联网的系统架构 64 3.1.1 什么是工业物联网 64 3.1.2 工业物联网与工业互联网的关系 64 3.1.3 什么是工业物联网安全 66 3.1.4 工业物联网系统的安全技术 68 3.1.5 物联网安全建设 工业物联网安全是重中之重 69 3.1.6 工业物联网系统安全建设方案—独立监控网 70 3.2 工业物联网漏洞分析 71 3.2.1 工业物联网漏洞分布 71 3.2.2 2016 年 top10 漏洞 73 3.3 2016 年工业物联网方面大事记 76 3.4 我国对工业物联网的安全相关法规与政策 78 3.4.1 我国工业控制系统安全法规与政策 78 3.4.2 行业领域工控网络安全法规与政策 81 第四章 物联网安全保护技术 4.1 物联网感知层安全保护技术 88 4.1.1 物联网感知层的构成 88 4.1.2 传感器网络安全保护技术 90 4.1.3 智能摄像头及其安全保护 92 4.1.4 智能网关节点的安全性 94 4.1.5 智能移动终端的安全性保护 95 4.2 物联网网络传输层安全保护技术 96 4.2.1 互联网安全保护技术 96 4.2.2 移动网络安全保护技术 97 4.2.3 物联网专用网络 LPWAN 安全保护技术 99 4.3 物联网处理应用层安全保护技术 104 4.3.1 物联网处理应用层概述 104 4.3.2 物联网处理应用层信息安全问题分析 105 4.3.3 物联网处理应用层的安全防护建议 107 4.3.4 物联网处理应用层安全态势感知 108 第五章 物联网安全产业发展趋势 5.1 物联网产业发展趋势 112 5.2 物联网安全技术和产业发展趋势 114 第六章 物联网安全建设发展建议
智慧城市的最大特征是全面物联、充分整合和协同运行，主要支撑要素是以新一代信息技术为代表的新技术、新产品。以 5G 基站、人工智能、工业互联网等为主要内容的新基建，无疑给智慧城市发展带来了新要素、新动力，也提出了新目标、新要求。从历史和现实维度看，新技术都是智慧城市建设的主要组成部分，为智慧城市的发展全面赋能；从发展维度看，智慧城市建设和发展必须适应新基建的技术特征，促进智慧城市新消费、新治理、新布局与新基建的协调发展
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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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