拥有信息资产，积累、共享并保护信息资产是我们共同的责任。管理与技术并重，确保公司信息资产的安全，保障公司持续正常运营。履行对客户知识产权的保护承诺，保障客户信息资产的安全，满足并超越客户信息安全需求。
为适应我国建设发展需要，本标准贯彻落实安全优先原则，在总结既有公路、铁路标准规范执行中 的经验，调查吸收近年来我国公路铁路科研、设计、施工和管理中先进的科研成果的基础上，针对公路与 铁路并行路段的复杂建设情况，从国家层面制定和完善公铁并行工程建设领域共同执行的具体技术 规定。
数字化智能汽车转型已不再是未来场景，而是正切实发生在我们的客户身上。这种转型不仅带来了激动人心的新机遇，也带来了严峻的运营和技术挑战，从数据管理、安全性到建立弥合运营孤岛的工作流程。
【标准】BT 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南,【标准】BT 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南,【标准】BT 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南
指标构成。本指标共包含8项一级指标，24项二级指标，52项二级指标分项（除市民体验）;“信息安全L6”是扣分指标，共设2个二级指标分项即2个扣分点
是指可集成工厂内部和/或工厂外部的各种数据、服务、用户等各类资源，在此基础上提供工业数据集成分析、应用支撑能力和基础应用能力，以支撑各种工业互联网应用，是构建产业生态重要基础。
零碳（近零碳）工厂是指在温室气体排放核算边界内，一定时期（通常以年度为单位）生产、服务过程中产生的温室气体排放量，按照二氧化碳当量（CO2e）计算，在尽可能自主减排的基础上，剩余排放量由核算边界外的减排项目和（或）碳信用抵消的工厂。
10月15日，国家工业信息安全发展研究中心副主任何小龙在第二届两化融合暨数字化转型大会上发布《工业设备数字孪生白皮书》（以下简称白皮书）。白皮书由国家工业信息安全发展研究中心和山东大学主编，33家单位参编完成。华自科技作为参编单位之一，在工业设备数字孪生典型应用案例板块中，提供了储能设备和锂电池测试自动化设备的数字孪生解决方案。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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