数据服务交换和服务工具作为一体化数据治理和共享平台一个组件,提供面向服务的插座式架构，基于统一的规则和元数据、统一架构、统一工具能可视化配置出数据采集、数据交换、数据加工、数据共享等不同的数据服务方案，能满足客户不同项目的数据交换和数据管理需要，提供端对端的数据交换和整合服务，保证了交换过程中的可靠传输，避免了丢包、系统堵塞等问题。支持跨组织、跨网段的、上下级单位数据交换、基于前置机的数据交换、物理隔绝的数据交换等多种应用场景。
在现有大数据平台的基础上，借鉴业界成熟OneData方法论，构建合理的数据体系架构、数据规范、模型标准和开发模式，以保障数据快速支撑不断变化的业务并驱动业务的发展，最终形成我们自己的OneData理论体系与实践体系。
本文对国内外标准、标准化组织、世界标准日等相关知识的认识及梳理，愿读者通过简短的篇幅快速了解国内外标准的定义、分类、相关组织，世界标准日及其历程、历年主题等信息。
本方案是“2020容器云职业技能大赛”团队比赛季军作品。以OpenShift Container Platform（简称OCP）为底座，OCP以Docker技术和kubernetes框架为基础，在此之上扩展提供了软件定义网络、软件定义存储、基于角色的权限访问管理、企业级镜像仓库、统一入口路由、持续集成流程（s2i/jenkins）、统一管理控制台、监控日志等功能，形成了覆盖整个软件生命周期的解决方案。
水泥工业汞排放具有总量大、浓度低，地区间排放差异大，水泥窑生产运行期间变化大等特点。水泥工业是全球第四大汞排放行业，其汞排放在全球的占比超过其温室气体排放的全球占比。我国水泥业汞排放量占全球同行的49%，占全国总量的15%，随着《关于汞的水俣公约》的生效，我国水泥工业控汞压力日益增大。控汞工作是水泥工业的新课题，本文从汞产生、窑内循环和排放机理分析入手，总结国际控汞经验，综述和对比国内外汞排放防治技术，提出我国水泥工业控汞思路和目标，为我国制定行业履约对策提供参考。
在存在账号体系的信息系统中，对身份的鉴定是非常重要的事情。 随着移动互联网时代到来，客户端的类型越来越多， 逐渐出现了 一个服务器，N个客户端的格局
本发明提供了采用设备虛拟化技术构造的软件定义物联网的服务架构,包括；超融合云控物联网服务、设施设备管理代理服务和现有设备/设施设备管理系统三层架构,采用设备虛拟化技术构造的软件定义物联网的服务结构,其特征在于,包括；超融合云控物联网服务、设施设备管理代理服务和现有设备/设施设备管理系统三层架构，可同时接入数据和媒体终端设备,以及.通过设备虚拟化设计接入现有设施设备管理系统。
新发地来势汹汹的疫情，再次牵动着全国人民的心，我们要保持信心，保持警惕，打赢这场防疫战！而机器人的加入，必然是锦上添花。在隔离区，机器人实现了无接触配送，保障了隔离区内人员的生活。在医院感染区，移动机器人可以代替医护人员进入感染区执行消毒，看护，体温测量，清洁等工作，减少了医护人员的感染风险。在居民社区，机器人实现了防疫宣传、外来人口登记，保障了疫情期间人们的正常生活……
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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。
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。
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。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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