对物联网资源负载进行均衡共享，能够有效提高物联网资源利用率。对资源负载的均衡共享，需要根据负载不均衡情 况，采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新，完成对物联网资源负载的调度。传统方法通过物联网资源任务与资源 匹配度函数来改进启发信息，但忽略了改进资源信息素的更新．导致调度效果不理想。提出基于蚊群算法的物联网资源调 度优化方法。首先考虑物联网虚拟机的各种开销和因素．调整物联网各个虚拟机的状态．依据物联网历史的资源负载数据 和当前负载状况来计算和调整物联网各个资源的调度，实现物联网资源的动态调度。针对物联网虚拟机的负载不均等情况 进行改善，采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新，实现物联网资源负载均衡共享调度。实验结果表明．所提方法在 任务执行时间方面具有明显优势，有效保持了物联网虚拟机的资源负载均衡共享。
归纳分析了物联网的系统模型和网络模型、物联网的安全需求，提出了针对物联网的自治安全 适配层模型，指出了物联网中一个新安全问题：在T2ToI中的物体间的匿名T2T认证问题，并给出相 应匿名认证协议．
为推动电动汽车行业这一新兴行业的发展,需要对其行业特点需要进行深入研究,本文借助大数据分析技术对电动汽车产业的运行状态数据进行挖掘研究,揭示电动汽车业的特性。
以2010---2016年我国23家物联网上市公司为研究对象，运用Fare—Primont指数方法测算物联网上市公司 的绩效变化并对其进行分解，从研发投入、财政补贴、成长绩效、市场绩效和企业规模角度分析物联网上市公司绩 效的影响因素。研究结果表明：研发投入在当期及滞后期对绩效具有抑制效应；财政补贴在当期对绩效不显著，但 滞后期对绩效具有正向作用；成长绩效对绩效具有正作用；市场绩效和企业规模的作用不显著。
针对移动物（车）联网的路由问题，通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析，我 们建立了链路维持时间模型，并将维持时间作为设计路由算法的重要参数．Q—Learning作为一种启发式机器学习策 略，能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径．基于此，我们设计了一种自适应的路由新算法．它将学习任务分 散在每一个车辆节点中，通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径．利用Ns-2模拟器对该算法 的性能进行了评估，结果表明，在不同的网络场景中，该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出很 好的效果．
互联网已经深入到了工作生活的各个方面，在能源电力等行业，业务上的信息化和网络化 已经得到充分的建设，生产、经营、组织、管理等各项工作都离不开互联网网络．但对互联网的出口建 设和管控还缺少统一管理，从而带来安全隐患．介绍了某电力集团公司信息外网的现状和存在问题， 对互联网出入口的统一汇聚进行了总体设计和规划，并从统一出口管理和网络安全几方面对方案进 行了详细阐述． 关键词 电力信息系统；信息外网；互联网统一出口；网络安全；信息安全
随着国家两化融合工作的开展和《中华人民共和国网络安全法》法律政策落实，积极落实公 安部网监对企业的信息安全防护措施的整改建议，保证某油田分公司系统安全稳定运行，通过对某 油田采油作业区现有网络通信设备及工业控制系统的实际配置关系和状态，以企业信息化风险到信 息化顶层安全规划为出发点，加强某油田分公司办公网、生产网及下属单位的网络安全防护建设，对 存在的安全风险进行了评估，根据风险评估结果，提出了１套工控系统信息安全方面的详细解决方 案，用于作业区工控系统信息安全的技术研究和实施． 关键词 采油作业区；工业控制系统；工控安全；网络安全防护；风险评估
摘 要 对热力行业的工控网络现状作了简单描述，并对其中的工业控制系统的风险作了简要分 析．针对换热站等的工控系统特点，提出了总体的安全防护方案设计，并分别从纵深防御体系、核心 工控系统、集中态势感知３个方面给出了设计思路，以及安全防护的建设实践措施． 关键词 热力行业；换热站；工业控制系统；工业控制网络；工控安全；纵深防御；态势感知
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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