详细介绍了居住建筑物联网室内健康环境实时监测系统的结构和可视化平台的构建方法,分析了系统的可靠性,并从采用该系统进行冬季实测调查的住户中选择3户的实时监测数据作为应用案例进行了分析。结果表明,居住建筑物联网室内健康环境实时监测系统为实时了解不同气候区室外气候变化、居住者生活方式等对室内环境的影响及进行潜在的健康风险评价分析提供了有效途径。
为客观掌握城市公共安全领域的研究现状及发展趋势， 采用高级检索方式对中国知网（ＣＮＫＩ）数据库中 ２００１—２０２０ 年城市公共安全领域的核心文献进行检索； 运用文献计量学对国内该领域相关文献的发表年份和 发文数量、 作者分布、 研究机构、 发文期刊以及高被引文献等进行统计分析； 利用 ＣｉｔｅＳｐａｃｅ 软件探究国内城市 公共安全领域研究文献的关键词及发展阶段. 结果表明:金磊、 曲宗希、 董华等是该领域的核心著者； 兰州大 学、 中国人民公安大学、 中国矿业大学以及中南大学为城市公共安全研究领域较为活跃的研究院校； 《中国公 共安全（综合版）》《中国安防》《上海城市管理职业技术学院学报》发文量较多； 该领域的研究热点主要围绕公 共安全网、 智慧城市建设、 城市风险清单等关键词展开； 该领域经历了起步探索、 发展强化至深化研究三个阶 段. 由此可知， 该领域未来的研究趋势将集中于公共安全卫生、 监管系统等方向.
文章针对智慧楼宇建设和BIM应用现状，设计并研发了基于5G+BIM的智慧楼宇运营管理平台，论述了平台的架构设计、功能体系和技术实现方式。平台在BIM模型构建的楼宇三维空间底座基础上，对接基于5G智能物联设备和信息系统，融合楼宇运行数据，集成业务应用系统，打造场景化智能识别能力，实现智慧楼宇的态势全面感知、问题智能识别、事件协同处置和决策辅助支持等功能。经实践验证，平台可助力楼宇运行管理的降本增效，提升楼宇智能化水平。
提高城市灾害韧性对于城市可持续发展意义重大。 在确定城市灾害韧性影响因素的基础上， 将 DEMA- TEL（决策试验与评价实验法）与 ISM（解释结构模型法）相结合， 识别关键影响因素， 明晰影响因素之间的作用 路径与层次结构， 绘制原因结果图， 构建多级递阶结构模型， 从而直观的呈现关键影响因素及作用路径。 结果 表明， 城市灾害韧性影响因素可划分为 7 级 3 阶的多级递阶结构， 其中， 城市管治能力是最关键的根本影响因 素， 应急信息完善度是最重要的中间影响因素， 经济调节能力是最有效的直接影响因素。
腾讯主席马化腾去年年末在公司内部刊物上曾发表过一篇文章，就未来宏观环境给出了个人判断，大致可以总结为三点- 世界充满高度不确定性、全真互联网时代、又一场大洗牌开始。先简单谈谈我对这三个判断的理解：不确定性、全真互联网、新一轮大洗牌
针对现有箱式变电站（以下简称箱变）实时就地监控功能单一，集中监测与控制等远程运维功能不完善等问题，提出了基于物联网信息集成的箱变运行状态在线综合监控系统设计方案。系统包括现场层、平台层和展现层。现场层以箱变综合监控装置为核心，用模块化的设计思想，实现箱变多种监测信息的采集、分析、显示、控制、报警等功能；平台层为整个系统的协调调度中心，由多种微服务组成，实现对现场层数据的采集、存储以及与表现层数据的交互等；展现层主要用于接收用户请求，响应数据显示，为用户提供与机器交互的接口。实际应用结果表明，该系统在箱变监测方面实时性强、智能化水平高，有效地提高了箱变的运维水平，极大地提升了箱变运行的安全性，是一种柔性强、成本低的方案。
目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题，对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足，聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类，基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究，改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、Ｋ-ｍｅａｎｓ 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数，设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后，开展实验验证，并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明，相 比传统算法，该算法聚类时间短、误差小，且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此，该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类，具有较高的应用价值。
在政策、经济、社会、技术等多维度利好的背景下，我国智慧城市建设取得了一系列成果，同时智慧城市建设也是一个不断升级、优化、进阶的过程，现阶段仍然存在诸多痛点亟待解决，新发展格局为智慧城市建设发展带来了新机遇。文章深度分析了新发展格局的提出和内涵，研究了新发展格局下智慧城市在行政区域层面、数据融通层面、技术应用层面、智慧应用层面、运营模式层面的发展趋势，提出了智慧城市统筹分级分类建设、加速数据资源融通、推进技术融合发展、创新智慧应用场景和建设运营模式的发展建议。
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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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