旨在研究边缘计算平台能力开放方式，逐一梳理当前边缘计算平台在能力开放时面临的技术和非技术问题，深入分析当前ETSI和3GPP中标准演进现状，并结合当前运营商在边缘计算平台能力开放实践案例，给出边缘计算平台能力开放的目标演进架构，为后续决策提供建议。
为了通过对6G全域融合网络的展望，说明6G的基础研究方向，首先介绍6G的网络愿景，引出6G全域融合网络的概念；随后分析6G全域融合网络的网络特征；并基于5G及5G-advanced相关研究，以演进的视角，从接入、控制、云网协同三个方面阐述潜在的技术方向和趋势。通过比对研究表明，现有基于5G网络的基础研究，已经在逐步考虑向6G全域融合网络的演进需求。
当前业界对6G愿景、业务场景和关键技术展开了大量的分析研究，而网络架构是实现6G愿景和业务需求的基础。首先分析了6G愿景对网络架构的需求，然后探讨了6G网络架构设计需要考虑的关键因素，最后提出了一种6G智能全连接的网络架构设想。
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美国大西洋理事会设立“新兴技术与数据的地缘政治影响委员会”（GeoTech Commission），并发布《新兴技术与数据的地缘政治影响》报告，以应对数字技术发展所带来的挑战，确保数字经济、实体经济以及相关基础设施的可持续发展。本文为该报告的第五章，倡议建立一个基于数据传感和可信网络的全球大流行病监测和防控系统，并提出6项具体策略。
当前，区块链技术已成为与人工智能、量子信息、物联网同等重要， 并可能产生颠覆性影响的新一代信息技术，是一座未探明储量的金矿。同其他新兴技术产生后必然应用于军事领域一样，近年来世界发达国家军队纷纷探索区块链的军事应用，以期在新一轮军事革命大潮中占据先机。
现今的我们生活在算法时代，例如我们在使用美团时，美团会通过AI算法计算我们的个人喜好，并根据算法结果向我们推送我们有可能会进行消费的商家；又例如某企业信息APP，当你多次搜索某公司的信息时，它会认定你对该公司较为关注，并在此后当该公司的企业信息有更新时，向你发送短信“您浏览过的某公司近期有新公告更新，请查看”。AI算法时代的到来，为我们的生活提供了不少的便利，但从另一角度看，AI算法风险也伴随着我们，例如前段时间的购物消费APP“大数据杀熟”、某APP在运行过程中收集用户的个人信息并造成信息泄露等......为了维持社会的正常秩序，面对AI算法风险，政府应如何应对？本文将从何为AI算法风险、AI算法风险的具体表现特征、政府如何面对AI算法风险三个方面进行展开，希望可以对大家有所帮助。
颅内动脉瘤在人群中发病率较高,且破裂后具有高致死？致残风险？颅内动脉瘤的检出？破裂风险预测？诊疗决策及治疗预后等均是医师在动脉瘤诊疗中关注的问题？人工智能技术作为一门新兴的交叉学科,能够很大程度上在诊疗中辅助临床医师？该文对目前人工智能技术在动脉瘤诊疗领域中应用的研究进展进行了综述？
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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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