与人工智能相关的法律问题，是近些年学界研究的热点课题，人工智能生成物的保 护路径就是其中热点课题之一。2017 年 7 月 5 日，微软宣布放弃小冰创作诗歌的版权， 引发热议。我国首例因人工智能生成物引起的著作权纠纷案——菲林律师事务所诉百度 网讯科技公司侵害其著作权一案，法院虽然依法作出了判决，但对于判决结果依然存在 诸多争议之处。人工智能生成物的相关权益是否需要法律手段予以保障？它是否可以纳 入作品保护范围？如果不可，应该采取何种保护模式？人工智能生成物的权利归属于 谁？以现有的研究成果来看，学者们对于人工智能生成物意见的分歧点聚焦在，法律属 性、保护模式以及权利归属的法律问题上。而这些问题涉及伦理道德、技术发展以及国 家政策等重要因素，使得解决问题的过程有些复杂。
目前，在强大的数据资源背景以及人工神经网络、自然语言识别等关键技术 的支持下，人工智能已经能够执行以往必须依靠人类智能才能完成的任务，例如 图像识别、语言、语音识别、做出决策等，人工智能已经得到了高速的发展。人 工智能在各行各业的应用进程都在不断推进，教育领域作为生产生活中一个关键 部门，也在因为人工智能技术而处于转型之中
分析当前我国在智慧城市建设中公民参与的突出问题,选取在智慧城市的建设上取得了相对显著成果的美国、新加坡、巴塞罗那等地区,总结其做法,并且通过研究我国的相关案例,提出利用网络社群和推进电子政务建设等有助于在智慧城市建设中提高公民参与度的建议。
＜正＞一、智慧城市建设市场发展现状与短板1.智慧城市建设情况我国城市建设先后经历了数字城市、无线城市、智慧城市、新型智慧城市的发展道路。从2010年IBM正式提出了"智慧的城市"愿景开始算起,智慧城市建设在全国各地如火如荼地开展已历时近10年时间。最初的前5年（2010-2015年）,由于智慧城市建设没
随着新一轮科技革命的不断发展，以网络、大数据与人工智能为代表的高新 技术在这一轮科技狂潮中占据了举足轻重的位置。尤其是人工智能技术，更是融 合了移动互联网、大数据、机器人等诸多前沿领域，深刻影响了人们的生活方式 甚至生存方式，人类的价值观甚至将因此而逐渐改变。可以说，人类目前已经进 入了人工智能时代
］“万物一体”是传统中国哲学提供的理解人与世界关系的一种视角，中 国哲学里存在着以“合异齐同”的视角看待人与世界关系的传统。 人工智能及其衍 生物是人类智力的成果，本质上仍然是人类机能的延展，既具有主体性意义，也具有 对象性意义。 从主体性意义上说，人工智能及其衍生物依旧是人类智力的产物，受人 类意志控制；从对象性意义上说，人工智能及其衍生物在一定意义上是人类意志的 “异化”，成为人需要面对的对象物之一。 人工智能的这一特性，与“万物一体”视域 下的人与世界的关系有着类似之处。 在“万物一体”的视域下，我们既可以将人工智 能看作人类主体世界的延伸，也可看作人与对象世界的融合。 面对汹涌而至的人工 智能浪潮，人类应该以“廓然大公、物来顺应”的情怀对待之。
人工智能技术发展至今如火如荼，给整个社会带来了重大的影响，使人们的生产 生活变得便利，人类已经步入或正在步入人工智能化时代。 然而，人工智能技术在推动社会发展的同时，也给原本作为创造社会财富的主力 军的劳动者带来了巨大的压力。那就是现如今各大工厂或企业的“智能代工”现象越 来越普遍，很多人担心这会导致大量劳动者丢掉维持生计的饭碗。尤其是随着人工智 能技术的不断向前发展，即从弱人工智能到强人工智能，乃至将来可能创造出的超级 人工智能，人类的整个就业的前景已然不被看好。
不应当赋予人工智能法律人格。在否定 万方数据 人工智能法律人格的基础上，有必要继续就规范人工智能进行思考。 人工智能规范有序发展的实现，也可以有效印证人工智能不具有法律 人格理论的正当性。我们充分相信，作为法律客体的人工智能，不但 不会对人类形成威胁，反而可以辅助人类将世界建设得更加美好和繁 荣。
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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。
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
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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