专利制度对科技与经济发展的激励效应，促进了人工智能技术的进步与创新，而人工智能 技术与应用的突飞猛进，又对专利制度提出新的要求。在权利客体的确认上，人工智能发明成果具 有可专利性，而现有专利制度无法满足这一特殊客体的需要。在权利主体的界定上，虽然人工智能 不具有发明人资格，但其专利权配置于所有者具有正当性、合理性，但传统专利制度关于发明人、专 利权归属的一般规则不具有适用性。在权利授予要件的审视上，现有“三性”判断标准难以对人工 智能发明成果作出确切核准。引入《人工智能知识产权管理条例》作为过渡，以适应当前人工智能 产业发展的阶段性需求，不失为我国现阶段的一种切实可行的选择。
使用基于区块链智能合约的物联网数据资产化方法解决物联网系统中个人数据难以确权、数据资产的量 化跟踪和价值转移无法高效完成等问题. 借助区块链数字指纹将数据所有权和控制权从设备生产商转移至用 户，为个人数据确权；通过全生命周期管理和数字签名等技术，将设备状态和数据哈希值存储至区块链，保证数 据的可靠性；使用智能合约构建去第三方数据交易平台，保证数据共享的安全性，便捷地完成数据变现和数据价 值转移. 攻击可能性和攻击成功概率的量化分析结果表明，区块链智能合约技术可以为数据提供防篡改性，消除 数据交易过程中的信任问题. 借助区块链智能合约技术能够初步实现物联网数据的资产化，促进物联网设备的 数据价值转移和共享.
开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。
工业机器人是典型的机电一体化数字化装备，是智能制造的支撑技术，对着工业生产甚至社会发展起着重要作用。随着工业机器人应用领域的扩大，制造业对工 业机器人的智能化要求越来越高，而深度卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用为工业机器人智能化提供了一个重要方向。因此，对于基于深度卷积神经网络机器人零件抓取系统的研究具有重要意义。
工业机器人在制造领域得到了越来越广泛的应用，具有人机协作特点的人 机共融制造成为近年来工业机器人和智能制造领域最热门的研究方向之一。在 操作人员与工业机器人近距离协作完成任务的背景下，保证协作人员的安全是 一个重要的目标。实际应用中的工业机器人大多不具备协作能力或仅仅只具有 安全急停等被动应急响应，一旦发生安全急停，恢复生产需要耗费大量时间， 无法满足人机协作制造对生产效率的要求。为了实现高效的人机协作制造，必 须对工业共融机器人的实时风险性进行评估，让操作员对工业机器人工作空间 安全性有直观的认识，并使机器人具有决策能力做出主动响应来保证人员安全。 针对上述问题，本文重点研究了制造领域中工业共融机器人安全风险评估方法 及响应策略，主要研究工作如下
当前 AI 己经上升为各 科技转型升级的核心战略，在万物互联的大背景下，各行各业都掀起了 AI 的研究热潮。电信行业也不例外，正值运营商网络面临数字化转型的挑战，通过 技术来实现电信网络的自 动驾驶已经逐步成为业界的共识。介绍了华为实现自动驾驶的 SoftCOMAI 解决方案以及其部署方法、价值和 案例。
大数据时代个人信息安全法律问题研究，关于个人信息安全的深入探讨
60追日团队专注APT等高级威胁的研究，致力于发现和披露更多的APT组织或行动，截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到，近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市，发现各类免杀木马数十种，覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台，均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化，安全响应速度要求越来越快，但面对海量安全事件，人力无法及时有效地分析处理。 基于云端大数据，利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报，可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中，边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。 全球在野0day攻击趋势与挑战 基于大数据的高级威胁感知技术 自主捕获的0day和APT攻击案例
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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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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