PON（Passive Optical Network：无源光纤网络）。PON（无源光网络）是指（光配线网中）不含有任何电子器件及电子电源，ODN全部由光分路器（Splitter）等无源器件组成，不需要贵重的有源电子设备。一个无源光网络包括一个安装于中心控制站的光线路终端（OLT），以及一批配套的安装于用户场所的光网络单元（ONUs）。在OLT与ONU之间的光配线网（ODN）包含了光纤以及无源分光器或者耦合器。
“元宇宙”是时下一个很流行的术语。2021年10月28日，Facebook首席执行官扎克伯格宣布将把公司名称改为“Meta”，并表示，在未来五年左右的时间里，要将Facebook从一家社交媒体公司转变为一家元宇宙公司。中国“元宇宙架构师”刘慈欣表示，人类的面前有两条路：一条向外通往星辰大海，一条向内通往虚拟现实。
随着边缘计算业务的逐步展开，各类行业用户对于边缘计算性能的需求也日益明确，特别是在多个边缘计算节点可选的情况下，用户希望能够根据其位置到计算节点之间的时延以及用户自身业务需求情况，综合选择计算与网络资源，即将算力资源与网络资源融合后提供给上层业务调用，也就是算网融合服务。为了实现此目标，需要解决算力度量、算力感知、算力路由、算力交易以及算力编排等系列难题，因此算力网络技术应运而生。本文概要性地介绍了边缘计算推动下的算网融合趋势、面临的问题与挑战，以及由此而产生的算力网络等新型技术。
随着公司自研上云战略如火如荼地进行，IEG-增值服务部作为较早一批响应的团队，截止目前自研上云已完成1/3的流量切换，日PV超百亿。切云的服务大量采用了云原生的应用与技术架构，作为公司第一批面临云原生环境的业务运维，深切感受到云原生给运维工作带来的机遇与挑战，运维模式的转型已经迫在眉睫，此篇文章最大的价值在于将我们的转型思路、方法与实践，提供给后面更多面临同样挑战的团队借鉴与参考。下面我将从业务场景、运维转型之道、云端收益等几个方面来跟大家一起来探讨。
再现风力涡轮机，需要监控各种数据（振动信号，声信号，电信号）齿轮箱、发电机、叶片、轴承、轴、塔架和功率转换器，以及环境条件（温度，湿度，风速、风向，压力）。 需要建立多种模型：几何模型、物理模型、行为模型、规则模型、有限元分析模型、故障诊断模型、寿命预测模型。
绿盟科技集团股份有限公司 （ 以下简称绿盟科技 ）, 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。
将区块链技术和企业级中台架构中的业务中台能力沉淀和提升的需求相结合，从区块链的种类和技术特点入手，阐述如何提升业务中台沉淀能力的性能，改善现有的能力不足。区块链技术将在业务中台以及中台架构内的各个部分得到广泛的应用。
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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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