区块链技术起源于公链，在过去10年间，公链一直引领着区块链技术不断创新突破。 公链大都是无国界的，本次参与评估公链的技术团队主体或者核心开发人员在中国或者是中国籍的。 中国公链的技术发展水平究竟如何？互链脉搏联合工信部电子五所、中央财经大学、中国区块链测评联盟从技术能力、 性能表现、应用能力、安全性、社会影响力五大纬度，按照37个指标，对国产38条公链进行综合评估，并共同制作和发 布本报告，供业界同仁参考。
一、工业互联网领域系列产品 1）中服云工业互联网平台CServerIIP3.0（为中小企业提供低成本、高性价比的软件、数据资源。包括：SaaS超市、智能制造、工业资源库、供应链、经济运行监控、开发者中心等） 2）中服云工业互联网子平台（不需要用户提供硬件资源，为用户快速搭建个性化工业互联网平台） 二、智能工厂领域系列产品 1）中服云物联网开发平台CServer IOT3.0（基础物联开发、运行支持平台） 2）中服云设备监控系统CServer EMonitor3.0（设备实时状态监控） 3）中服云设备全生命周期管理系统CServer EOLM3.0（设备实时数据监控+设备运维） 4）中服云能源管理系统CServer EM3.0（能源数据采集分析、降耗） 5）中服云生产管理系统 CServer MES3.0（生产现场排产、物料、工序、质量、绩效等管理） 6）中服云业务流程管理系统（流程建模、流程引擎） 三、智慧园区领域系列 1）中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS3.0（楼宇子系统、设备集成、监控和运维） 2）中服云物业管理系统IPMS3.0（园区办公、空间、收费、维护、服务等管理） 3）中服云能源管理系统CServer EM3.0（能源数据采集分析、降耗）
近日，《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战，总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题，并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径，完善政策指引，优化资源要素配置，科学开展诊断评估，以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向，实现“点－线－面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识，健全体系建设，促进供需对接，为构建现代化产业体系夯实基础。
？据工信部8月17日消息，工信部、财政部联合印发开展财政支持中小企业数字化转型试点工作的通知。通知指出，为加快中小企业数字化转型步伐，促进产业数字化发展，提升产业链供应链协同配套能力，围绕100个细分行业，支持300个左右公共服务平台，打造4000-6000家“小灯塔”企业作为数字化转型样本，带动广大中小企业“看样学样”加快数字化转型步伐，促进专精特新发展。
山东科技大学(Shandong University of Science and Technology, SDUST)旋转机械传动部件故障植入试验台如图1所示，是由镇江天语科技有限公司加工制造
5G 是一种演进，更是一种变革。随着新基建战略的持续推进，业内对于利用 5G 技术实现转型升级的需求愈发迫切，而不同行业的信息化特征差异明显，行业间的业务场景信息化需求程度各不相同，5G 公共网络无法很好满足行业内不同应用场景的差异化需求。客户亟需可定制的 5G 专用网络，来满足安全隔离等级、低时延、云网融合等不同层面的行业数字化转型所需信息基础设施需求。
行业空间广阔，市场需求旺盛，大水养大鱼，为国内工业软件企业提供广阔发展空间。工业软件大致可分为设计研发、信息管理、生产控制管理、工业嵌入式软件和工业集成平台五大类。2019年国内市场规模约2000亿元，未来几年增速维持约16%，达全球市场增速的三倍以上。国内工业软件渗透率较低，CAM、MES、CRM等仅为20%左右，PLM等产品渗透率不足20%。随着国内工业发展，渗透率有望进一步提升。广阔的行业空间给予国内工业软件企业宽广的发展舞台。
图神经网络，科技热词，图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法（例如,支持向量机分类）进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。
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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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