能源互联网推动下的氢能发展

随着当下以化石燃料为主的能源体系资源消耗和环境污染问题日益严重,能源结构转型已经成为世界能源体系发展的重要趋势.能源互联网是以信息传递为基础,以可再生能源和核能为主要一次能源供体,以电能为核心,以储能技术为媒介的新型能源体系,具有智能化、清洁化、操作灵活化等优点,是未来能源结构发展的理想形式。氢能具有热值高、无污染、可再生、长周期储存和远距离运输等优点,能够实现“可再生能源→电能氢能”的多样化转换,可作为能量储存、传递和转换媒介在能源互联网构建中发挥重要作用。该文从能源互联网的概念出发,阐述了氢能在能源互联网中的重要地位,并结合清华大学核能与新能源技术研究院（以下简称核研院）在核能制氢方面的研究成果,综述了氢能和氢储能技术在能源互联网体系下的关键技术的发展现状,并对氢储能技术的未来发展做出展望。

2022-01-15
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新型智慧城市数据安全研究与思考

数据于2020年被中央首次正式纳入生产要素，成为推动数字经济高速发展的核心引擎。随着数据创新应用和产业优化升级，全社会的数据量呈指数级增长，随之而来的数据安全问题也日益严峻。数据安全作为国家安全能力的重要组成，已经成为政府乃至国家安全的重中之重。

2022-01-15
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制造产业转型升级下的“5G+智慧工厂”落地应用项目探索

中国移动广西公司联合广西钢铁和华为公司成功落地“柳钢5G+智慧工厂亿元级标杆应用落地项目”，该项目成为制造业数字转型中的典型案例。本项目以柳钢防城港基地为出发点，不断将通过实际验证的5G应用推广至柳钢集团其它基地以及广西其它钢铁企业，实现5G应用在广西钢铁行业的广泛复制，并进一步影响广西有色金属冶炼等其它行业，通过四个复制和二次创新，实现项目价值最大化。

2022-01-17
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车联网中面向V2V安全即时通信的密钥分配方案设计

随着无线通信技术在车联网中的广泛应用，基于无线通信技术的“车—车”通信成为车联网目前研究的主要方向之一，“车—车”通信安全问题也成为关注热点。针对“车—车” 安全通信中车辆计算和存储能力有限的问题，分析现有的密钥分配方案及典型加密算法，梳理密码应用需求，使用国产商用密码，利用哈希确保传递信息的完整性，利用对称加密确保传递信息的机密性，完成了一种面向“车—车”安全即时通信的轻量级密钥分配方案，并通过实例设计典型场景，验证该方案具有去中心化和轻量级密钥分配两大优点，为“车—车”通信安全防护技术的实际运用提供参考与借鉴。

2022-01-15
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基于匿名认证的车联网安全技术研究

车联网相关应用需要基于实时、准确的交通信息。RSU会实时进行广播，同时车辆间要进行实时通信，包括车辆的身份信息、驾驶状态及位置信息等。攻击者可以利用车联网的开放性获取实时发送的空口数据，通过破解空口数据获得车辆的身份信息和位置信息，进而可以通过伪装、篡改或者植入恶意程序的方式对车辆进行攻击。

2022-01-17
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车联网安全监管策略研究

车联网作为信息化与工业化深度融合的重要领域，对促进汽车、交通、信息通信产业的融合和升级，对相关产业生态和价值链体系的重塑具有重要意义。当前伴随车联网智能化和网联化进程的不断推进，车联网网络安全形势日趋严峻。安全作为关系到车联网能否快速发展的重要因素，是车联网健康发展的基础和保障。在此背景下，通过梳理分析当前我国车联网安全监管面临的需求、现状与不足，提出适应我国车联网发展的安全监管对策。

2022-01-15
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智能网联汽车信息安全综述

智能网联汽车是将网络世界与物理世界结合在一起，为用户带来更加优质的使用体验。在打通物理世界与网络世界的同时，也面临着网络世界中信息安全的风险，甚至因网络世界的安全问题直接影响到物理世界的安全。随着汽车“四化”的提升，信息安全的相关研究成为了汽车领域的重要议题与研究热点。从智能网联汽车信息安全问题、信息安全逻辑架构、测试评价技术、未来研究方向四个方面梳理智能汽车信息安全的研究与应用现状，提出针对当下环境的研究方向建议，为提高我国汽车信息安全水平提供建议和参考。

2022-01-17
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MEC的云边协同分析

在业界云边协同应用场景和云边协同通用参考框架基础上提出移动边缘计算（MEC）云边协同参考架构，分析了狭义 MEC 与广义 MEC 的云边协同不同点，具体给出MEC边缘网络服务、边缘运营管理、云边平台服务、云边业务应用 4 大类的协同，为运营商的5G MEC云边协同发展提供参考。

2022-01-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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2026工业网络现状报告

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。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。