人工智能产业的发展在文学艺术领域催生出大量的人工智能生成物。 从配合国家战略实施、 著作权法 宗旨来考量, 不难得出人工智能生成物可版权性的结论。 究竟以狭义著作权还是以邻接权来保护人工智能生成 物, 涉及到客观主义的独创性判断标准及法第二性视角下智力成果的适用。 以狭义著作权而不是以创设著作权 法新客体的方式来保护人工智能生成物, 也可从立法成本效益分析中得出答案。
智能制造是制造技术与信息技术的结合，并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展。智 能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术。智能制造就是以信息流全局监控为基 本线索，通过制造与服役过程的精确调控加以体现，而状态监测传感技术是其中的重要环节。论述了刀 具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术，详细介绍 了其特点以及国内外的研究热点，并总结与展望了其未来的发展趋势。
回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工 具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主 体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基 础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事 责任主体地位。
我国制造业大而不强，其中重要零部件的寿命低、可靠性差，这为我国制造业的致命伤。本文作者及研究团队通 过对企业的大量调研，发现我国大量生产没有竞争力的低附加值产品，付出沉重的资源与环境代价，难以持续发 展，高端装备与关键零部件仍然依赖进口，威胁国家的经济安全和国防安全。因此，大力推动高性能化智能制造 对我国制造业的健康转型和科学发展具有重大意义。本文分析了我国开展高性能化智能制造的可行性，提出了高 性能化智能制造总体框架和主要内容，最后提出了发展高性能化智能制造的几点建议。
随着工业 4.0 时代的到来，智能制造在各行各业的作用越来越重要。机器人作为智能制造的重要工具之一，越来越受到各领域的青睐。船舶工业作为国家重要支柱，采用自动化、智能化造船技术将会大获收益。机械臂作为机器人的一种，具有优良的工作特性，尤其在造船业复杂、危险的工作环境下具有明显的作业优势。船体分段余量划线和切割是船舶分段建造的重要工序，人工进行操作时存在劳动强度高、操作难度大、精度难控制等诸多问题，因此控制机械臂自动进行船体分段余量划线和切割任务意义十分重大。机器视觉作为机器人获取丰富信息并进行反馈和决策判断的重要方式近年来发展迅猛，并取得了重大突破，已经进入了高速发展的时期。所以研究基于视觉的机械臂控制技术既是实践需要也是行业趋势。本文将以船舶分段划线机械臂为研究对象、以机器视觉为反馈机制展开基于视觉的船舶分段划线机械臂控制技术的研究和设计工作。
为满足《中国制造 ２０２５》制造强国战略和智能制造对专业技术人才的需求 ，充分发挥实训室在高职教 学 、科研和人才培养中的核心作用 ，对学校原有的 YL-３３５B 自动化生产线实训台进行了升级和改造 。 采用性 能更好的第三代 PLC 控制器 ，丰富设备的控制功能 ；增加 FX３U-ENET-ADP 以太网通信模块 ，拓展设备的网 络通信能力 ；新增工业机器人 、机器视觉检测单元 ，设计出多模块综合性实训项目 ；新建 ３D 打印创新实训室 ， 可以把数字化模型打印为实际产品 。 实训室及时更新和优化了实训资源 ，促进课程和教学改革 。
随着计算机的广泛应用以及互联网（Internet）技术的高速发展，智能制造逐步应用于各种传统产业。汽车工业作为国民经济的重要产业，智能化、自动化技术已经深入到该产业生产制造的各个领域。而铝合金轮毂作为汽车关键零部件，在其生产加工过程中，轮毂图像自动识别技术和数控机床的网络化分布控制技术具有极为重要的作用，是轮毂生产企业实现智能制造关键环节之一，也是企业实现自主创新、降低成本、提高竞争力的有效措施。为此，本文针对基于图像识别与 DNC（Distributed Numerical Control）的轮毂自动加工系统进行了设计和实现
我国零售业与制造业的互动关系在不断地发生着变化。近年来，随着高新技术、互联网、大数据、人工智能的不断发展，我国零售业与制造业的互动频率越来越高，互动范围越来越广。由于大数据的应用，零售业可以将其从消费者那里收集来的消费需求信息与制造业共享，让制造业可以根据“需求画像”进行精准生产或者个性化定制。这样可以缩短制造业的产品研发周期，让制造业可以快速的向零售市场提供消费者所需产品，使得零售业可以精准营销。但是，随着互联网信息技术的发展，我国零售业线上线下激烈竞争，导致线下零售遭受很大的打击，此外我国零售业的市场集中度还比较低，零售企业的规模还比较小，零售企业的经营还比较分散，这些问题的存在，制约了我国零售业与制造业的互动关系的发展。我国制造业向智能制造发展所需要的关键技术、核心设备还没有完全自主掌握，并且缺少相关的人才，使得我国智能制造发展水平还比较低，制造业不能对零售业所提供的个性化需求信息快速做出响应。
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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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