经过 30 多年的发展，中国智能建筑实现了从无到有，从“新鲜事物”到“标准配置”的蜕变。在新技术快速发展、人民生活需求多元化的推动及国家实现双碳目标的指引下，智能建筑正向智慧建筑升级转变。为了客观了解智能化应用现状，探索智慧建筑发展方向，依托“十三五”国家重点研发计划项目，课题组开展了建筑智能化应用现状的调研研究，基于调研样本，本白皮书分析了中国建筑智能化系统应用现状，梳理了各建设阶段存在的主要问题，挖掘了用户核心需求，从技术、体系和政策等维度，探索建筑智能化未来发展方向。
伴随企业数字化创新的脚步，传统的工作模式正经历着思维觉醒、云化转型、体验革新三大变革。白皮书指出，未来的工作模式将围绕理念、组织、工具、空间、体验以及安全六个方面迎来变革。Workspace数字工作空间能够为协同研发、销售和服务、数据安全、生产及专业场景四大业务场景提供个性化解决方案，从而在适用场景上完全覆盖企业价值链的全部环节。
数字化转型正在成为当今各行各业热议的话题，企业之所以要进行数字化转型，很大程度上是要针对原有的流程以及业务进行提升，在这其中数字化、智能化技术带来的创新与改变非常明显。随着企业上云步伐的加快，企业业务逐渐云化，而在上云之后，企业业务的数字化形态正在被重塑，数字化转型带给企业多方面变革的机遇，同时在转型新动能的驱动下，企业也在不断的进行创新，企业用户已经不再像过去那样单纯的聚焦在软硬件设备上，转而会更加关注如何以创新融合的手段帮助客户解决实际问题，提升数字化发展水平。
传统的应用按照业务建设，一个厂商需要负责数据采集、存储、数据应用等全部过程，大数据时代，技术更加专注和专业，系统建设趋势是采用横向切分模式。数据中心集中建设需要解决“应用和平台分离”建设模式带来的新问题。
随着通信行业的迅猛发展，通信基站几乎遍及全球每一个角落，目前地球极端气候越来越多,雷击灾害天气对通信基站的影响也越来越严重。通信基站的设备大部分属于微电子设备，近年来基站集成化小型化发展，其抗雷电、抗电磁干扰能力要求越来越高,而通信基站能否正常运行是移动通信的关键。基站在建设时虽然已安装了一些避雷装置，但往往还是因雷击而造成通讯中断，给人们的生产和生活带来了巨大的损失。因此，如何做好基站的综合防雷工作，保障通信系统的安全，显得尤为重要
5）管理现状及存在问题 a.设备占总资产的近八成 b.设备种类复杂，五花八门 c.管理基础薄弱 d.制度体系不健全 e.管理流程效率低 6）目标 实现设备资产投资价值最大化和运行效能极限化
气瓶是运输、储存各类工业气体、可重复充装的移动式压力容器，确保气瓶安全是企业安全管理重要内容。其涉及到的环节有气瓶采购、气瓶验收、气瓶运输和装卸、气瓶使用、气瓶储存、气瓶检验。这些环节的气瓶安全知识您知道吗，让我们一起学习吧!
《人工智能安全白皮书（2020）》是该实验室成果之一，耗费近一年时间研究撰写完成，该白皮书完整版篇幅将近6万字。该白皮书从学界、业界的共同视角全方位阐述人工智能安全，系统性地归纳和总结AI 模型、AI 数据与AI 承载系统面临的安全威胁；并根据不同的应用场景与攻击者的威胁模型，分析近年来相关研究的优缺点；此外还探讨了AI安全技术的进一步发展趋势，面向未来提出了AI 应用的系统化安全解决方案。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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