本文从5个方面分析了智慧城市的网络安全现状及存在的问题,探讨了智慧城市建设需要满足的安全需求,并对照相应安全需求提出总体设计架构。
企业数字化转型路径分析与现状评估——以某区工业企业数字化转型为例
长期以来，电梯行业产品同质化严重、缺乏创新。在智能制造的时代背景下，社会化协同制造C2M大规模定制逐渐成为主流。电梯行业的非标电梯占比已经接近50％，面对大量的非标电梯需求，传统的人工设计方式已经严重滞后。本研究来源于工程硕士的工作实际。以提高电梯非标设计能力为目标，以电梯控制系统为研究对象，开展了基于专家系统的电梯控制系统非标设计的研究与应用。论文的主要内容有：
正＞智慧城市是新世纪以来世界各国涌现的将新一代信息技术应用于城市管理与服务各方面的一股潮流。在智慧城市建设方面,欧洲国家一直走在世界前列。了解并学习先进国家的经验与做法,对于提升我国智慧城市的发展具有很好的借鉴作用。
《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》指出，智能网联汽车是是全球创新热点和未来发展制高点，其深度融合了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业，是一个新型产业。智能网联汽车的智能驾驶技术在提高公路运输能力和减少交通事故方面发挥着关键作用。在智能驾驶技术中，环境感知系统是确保智能车的智能性、安全性的关键所在。而车道线检测技术作为智能车感知系统中的核心技术，是实现安全、自主驾驶的前提，也是研究的难点及技术核心。在工信部2016 年智能制造综合标准化与新模式应用项目“智能网联汽车系统及通信标准化研究与试验验证平台建设”（项目编号：2016ZXFB06002）和重庆市科技计划项目重点产业共性关键技术创新专项主题专项项目“ADAS 功能测试标准化制定与路试验证平台建设”（项目编号：cstc2015zdcyztzx60005）资助下，开展了面向复杂路况的车道线智能检测方法研究。论文的主要研究内容和创新点有
随着工业4．0以及智能制造的发展，生产现场的实时数据和生产管理的非实时数据需要在同一网络中传输，但是当前的工业以太网厂商提出的标准互不兼容，设备间无法直接实现互联，且无法与非实时数据共存。在这种情况下，时间敏感网络TSN（Time Sensitive Network）应运而生，打通了信息技术（IT）层与运营技术（OT）层，打造了工业现场设备互联互通的“一网到底”的新型工业网络架构。各工业以太网厂商都致力于将自身协议向TSN靠拢，保住市场份额。但是一些较小众的不使用标准以太网帧格式实时以太网技术，它们依赖专用通信芯片，无法直接与标准工业以太网融合，需要进行协议转换。本文针对此类非标准实时以太网的协议转换进行了相关研究。
我国正处于制造业转型升级的重要窗口期，产业发展面临绝佳机遇，智能制造热潮持续升温，人工智能、工业互联网、大数据、云计算等技术的发展使得越来越多的企业在经济新常态和“中国制造2025”背景下进行“业务转型”，以实现新一轮的成长。业务是企业价值实现和持续成长的绝对主体，是财务战略的载体，业务转型对财务战略的选择和实施具有重要影响；财务战略是企业业务发展的重要驱动，财务战略是否适宜影响企业业务转型，进而影响企业能否实现跨越式发展；业务转型与财务战略密切相关，二者匹配性对企业的影响主要通过企业绩效来进行反映。鉴于此，本文采用案例研究法，基于业务转型与财务战略的关系展开研究，以我国制造业消费电子领域转型升级最具代表性之一的TCL集团为研究对象，对其2009年至今的业务转型与财务战略的适配及二者的适配效果进行探索研究，构建业务转型和财务战略的动态适配模型，揭示业务转型和财务战略之间的内在机理关系，为处于转型变革中的有相似经历的制造业企业提供借鉴。
以新一代信息通信技术改造提升传统产业和发展智能制造，已成为制造业重要的发展趋势。石化智能工厂以卓越运营为核心目标，按照“炼化生产一体化优化、炼化生产集成管控、全生命周期资产管理”三条主线（以下简称“三条主线”）建设信息物理系统（CPS），提升工厂运营管理水平。目前围绕三条主线的石化企业CPS基于国内外工业软件进行集成开发，但相关专业的工业软件存在国产化困难或计算不准确的问题。而且，在三条主线的初期工业应用过程中，一些无法解决的典型问题已显现出来，如在生产一体化优化方面，要实现精准预测计划排产业务并指导生产，核心是建立准确即时的装置投入产出模型，而非目前基于近似的机理模型或经验数据模型；在炼化生产集成管控方面，目前基于定期化验来控制二值型产品的指标，检测出产品质量偏差后不合格产品已经产生一段时间了，存在检测滞后影响产品质量问题，需要建立能够预测二值型产品质量指标的数学模型；在全生命周期资产管理方面，目前主要通过设备运行参数报警或定期检维修来保证设备的稳定运行，存在设备过度维修或因设备问题导致非计划停车等问题，合理建立模型及时对设备在线全面评估是保证设备稳定运行避免非计划停车的必经之路。加氢装置是炼化过程的重要组成部分，其智能化操作对石油化工产品结构升级、提质增效越来越重要。因此，对加氢装置进行智能化建设并搭建其优质CPS平台，并由此推广到炼化过程其他单元，将推动石化企业CPS的整体建设水平。
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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年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年，中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺，更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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