本白皮书是继《大数据白皮书（2014 年）》《大数据白皮书（2016年）》《大数据白皮书（2018 年）》《大数据白皮书（2019 年）》之后中国信通院第五次就大数据发布白皮书。本白皮书在此前四版的基础上，回顾了去年以来大数据各领域的最新进展，梳理了中美英等国数据战略的最新动向，阐述了大数据技术的最新趋势，分析了我国大数据产业、重点领域应用以及数据治理的热点与现状，并对“十四五”期间大数据的发展趋势进行了展望。
？数据产生于计算机出现之前:书本、地图、艺术等。 ？计算机出现以后，数据的内涵与表现形式都发生了巨大变化。 ①在存储介质层面，数据表现为各种能保存0，1 两种状态的载体； ②在逻辑层面，数据表现为组织与使用方式。
（百度币是一种可以在百度网站统-支付的虚拟货币，百度为每个注册会员开设“百度币帐户”，会员所购百度市数额被充入本人的百度市帐户”中。
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所谓“互联网+”就是指以互联网为主的一整套信息技术（包括移动互联网、云计算、大数据技术等）在经济社会生活各部门的扩散、应用过程。“互联网+"的本质是传统产业的在线化、数据化。
2002年,英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分布在葡萄园的每个角落,每隔-分钟检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量,以确保葡萄可以健康生长。研究人员发现,葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析,便能精确的掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。
本报告旨在围绕数字版权发展的现状及存在问题，分析区块链技 术如何能更好地与数字版权应用深入契合。本报告分为共分为七个部 分，第一部分重点介绍数字版权相关概念、内涵以及数字版权产业链； 第二部分介绍数字版权行业现状及数字版权保护工作存在的问题；第 三部分主要分析了区块链数字版权应用可行性和应用方向；第四部分分析了区块链数字版权应用现状、区块链版权应用模式、技术架构和 典型案例等；第五部分重点分析了区块链数字版权应用面临的挑战； 第六部分分析了区块链数字版权应用的发展趋势；第七部分提出了区 块链数字版权应用的发展建议。
碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 碳中和愿景将加速推动能源清洁低转型 。2020 年9月22 日，我国向世 界郑重宣布 界郑重宣布 界郑重宣布 ，“中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 中国将提高家自主贡献力度 ，采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 采取更加有力的政策和措施 ， 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值 年前达到峰值 年前达到峰值 ，努力争取 努力争取 2060 年前实现碳 年前实现碳 年前实现碳 年前实现碳 中和 ”。
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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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