为了提高物联网节点可信证明的效率,提出了多个节点共同完成基于可信度的物联网 门限签名的方法。 当参与签名的物联网节点的可信度之和大于或等于阈值时,节点在证明中起 的作用变大,反之则变小。 安全分析和实例验证表明,该文方案可以抵御任意成员可信度之和 小于阈值的成员的合谋攻击,在保证物联网安全性的同时,可以有效降低物联网节点的负担。 关键词:物联网；门限证明；可信度；节点
理工程机械物联网发展脉络的基础上，提出从施工企业视角进行水平定向钻物联刚产品研发。 本文从产品构成、产品功能、产品优势、产品发展趋势等方面介绍了一款已成型的钻机物联网产品。研 究发现：钻机物联网的发展有自身内在的客观规律，它首先满足主机厂商的需要，然后再满足施工用户 的需要，最后走向平台化变革整个行业的固有施工形态。
物联网中无线传输的安全难题是制约其发展的重要瓶颈，物联网终端受限的计算能力与硬件配置以及配 备大规模天线阵列的窃听者给物理层安全技术带来了新的挑战。针对该问题，该文提出一种可对抗大规模天线阵 列窃听者的轻量级噪声注入策略。首先，对所提出的噪声注入策略进行介绍，并分析了该策略的安全性；然后， 基于该策略得到了系统吞吐量的闭式表达式，并对时隙分配系数和功率分配系数进行优化设计。理论和仿真结果 表明，通过对物联网系统参数进行设计，所提出的噪声注入策略能够实现私密信息的安全传输。
通过对数据融合过程建模，发现并 刻画被输入数据和融合结果之间的联系，并利用这一模型发现异常的数据融合结果，杜绝恶意数据融 合，优化物联网传输安全．首先，在节点／网络的输入端和输出端分别进行数据收集，构建了基于被融合 数据的特征压缩摘要机制，提升了数据收集效率并优化了节点资源消耗；其次，提出了基于概率图概率 模型的数据融合模型，描述被融合数据和融合结果的时空域关系，并基于这一模型高效检测异常数据融 合结果．实验结果表明：所提出的方法能够高效、准确地发现恶意数据融合操作，优化物联网传输安全．
为了促进江苏省智能农业的发展，该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统， 实现了对多传感器节点的信息（pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数）远程采集和数据存储功能，实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制，用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据， 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上，以 TXT 格式存储，系统多手机用户客户端可以共享一台服务器，具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片，控制部分采用模糊 PID 控制算法，系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试，各项指标均达到要求，温度测量精度达到 0.5℃，pH 值测量精度达到 0.3，溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内，水位波动控制在平均±1 cm 左右，能够满足水产养殖的需要。
随着大数据技术的发展，互联网产业迎来了从 IT 时代到 DT 时代的转变，数据 资源化价值凸显。海量数据资源的管理过程中出现了一系列充满争议的实际问题。 而在大数据背景下，还按照传统观念里从个人隐私、个人信息的角度来看待大数据 的法律保护，其视角难以满足数据资源管理在广度、深度、速度上的实际需要。本 文试图以确立数据独立法律地位为前提，基于数据这一新型资源的人格和财产属性、 原始和派生层面，分析数据资源获取、利用和保护管理过程中存在的隐蔽性与越权 性、使用权与所有权以及侵权与责任等法律问题，借鉴域外管理经验为辅助，从确 立数据权与措施多元化两方面探索完善我国数据资源管理的法律路径，提出明确数 据权利主客体、明确权利保护原则、规范数据获取渠道、限制数据利用范围以及落 实数据保护责任等具体立法建议。
大数据时代，信息的呈现和流通方式，早己从传统的线性传播方式中脱离出 来，并通过新的数据分析和收集技术的应用，以一种接近于裂变的方式向外扩散。 多元和共享已经成为当今时代的主题，每个人都拥有手机、电脑等移动设备，都 可以直接成为信息的创造者和传播者。生活中无孔不入的监控设备，内置于每个 应用软件中的定位和信息读取功能，云存储上海量的数据信息等等，通过我们的 网上行为，时时刻刻记录者每个人在现实世界里的一举一动，毫不夸张的说，一 个无法逃避的监控系统已经借助互联网和大数据技术悄然铺开。 附着在互联网平台上的每一项数据信息，都与特定的信息主体有着直接的关 联关系，而这些信息所承载的利益内容，我们称之为用户数据利益。用户数据利 益所具备的独特的人格权属性和商品化的财产价值，早己超越传统人格权所能涵 盖的利益范围，隐私权、姓名权、名誉权等人格权是在传统时代所创设的保护人 人格利益的具体规权利，而人格权是一个随着时代的发展而不断扩张的权利范畴。 传统的人格权保护手段，在当今时代已远远无法满足用户数据利益保护的需要， 尤其在用户数据利益与隐私权的对比中，便可以清晰的发现在我国民法语境下的 狭义的隐私权根本无法覆盖非秘密性却具有可识别性的数据信息的保护。因此， 尽快确立具有可操作性的用户数据利益法律保护手段，是大数据时代下保护个人 人格的必然要求。 的确，《民法总则》111条在一定程度上为用户数据利益的保护奠定了必要的 法律基础，但立法者在表述上的谨慎态度，可以看出其认为确立真正意义上的个 人信息权尚不具备成熟的法律和技术基础。而想要实现对用户数据利益的周延保 护，应当建立一个对其保护范围、权利内容、侵权责任等方面均作出细致的、具 有可操作性的完整系统，否则民法总则的条文也只能是空洞的法律宣告。 因此，笔者在厘清数据利益的独特属性以及其与隐私权之间的本质性差异的 基础上，论述了对用户数据利益进行专项立法保护的必要性，并借鉴欧洲和美国 的立法经验，从立法模式、立法原则、权利义务设置、救济途径设置等角度为我 国用户数据利益保护的法律构造提出了具体建议。
随着互联网技术的发展与应用的深化，各种数据呈爆炸式增长，数据密集型 应用的负载特性与传统应用具有很大区别，传统处理器利用时空局部性提升性能 的方法将不再适用。因此，针对大数据问题的微处理器体系结构研究成为了学术 界关注的热点，流处理器体系结构就是其中值得探索的一个方向。图搜索问题是 一类典型的大数据问题，Graph500 就采用了 BFS 算法作为其 benchmark。本文面 向 BFS 算法研究面向大数据处理的流处理器体系架构，研究数据通路的测试分析、 设计和优化。本文主要从以下几个方面展开研究： 第一，通过对混合 BFS 并行算法的访存行为以及数据摆放方式的研究，发现 了在既定的流处理器体系结构下该算法的访存模式。并且基于 FPGA 和 DDR3 平 台，测试和研究存控在不同访存模式下的带宽表现，接着通过更改 MIG 内核，定 制了一个适于 BFS 算法的存控访存策略。经过访存策略的选择和定制后，使得混 合 BFS 并行算法在既定流处理器体系结构下的性能得到了 51%的提升。 第二，设计了一系列该流处理器架构下的性能测试工具与分析方法。为了评 估流处理器性能，提出了包括用平均队列长度分析通路堵塞情况、用模块平均时 延判断数据通路功能模块性能等一系列分析方法，并依据方法设计了相关测试工 具。测试工具以多应用对比并精准定位模块的方式，设计了包括计数标记法在内 的多种测试具体实现。设计的测试工具和分析方法在该流处理器结构下有很强的 适用性，并且能够通过测试分析确定该处理瓶颈所在。 第三，通过研究影响数据通路总控接口带宽的各个因素，设计了一个性能较 好且资源开销合适的数据通路总控接口，达到了总控接口高带宽的目标。并且研 究了数据通路并行化方式，基于该流处理器架构下，设计了一套拥有包括三级缓 存、轮序仲裁等机制在内的高并行度交叉开关。新交叉开关的实现使得处理器整 体性能得到了 37.5%的提升。 第四，根据流处理器体系结构架构特点，设计了相适应的远程访存机制，并 依此实现了远程访存接口。使得流处理器可以进行多节点间的远程访存操作，为 多节点并行处理大数据问题提供了硬件支持。最后通过 Top-down、Bottom-up 和 混合算法验证了远程访存机制的正确性，性能分别为 0.89MTEPs、5.23MTEPs 和 74.44MTEPs
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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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