联想全球安全实验室，拥有业界多名安全领域技术专家，具备专业的安全设计、研究与检测能力。实验室以控制产品安 全质量为核心，以构筑设备+云+服务的端到端的产品安全生态为使命。研究主流安全攻防技术，构筑产品安全创新生 态。实验室研究方向涵盖终端产品安全、云服务安全、IoT产品安全、大数据安全、无线网络安全等方向，专注于端到端的产品安全技术能力研究，同时安全实验室还关注工业互联网、智能交通、智慧城市、智慧家庭等方向的安全研究。
攻防演练行动目的：检验各单位信息基础设施和重点网站网络安全的综合防御能力和水平，实战验证相关单位“监测发现、安全防护和应急处置”的能力，发现并整改网络系统存在的深层次安全问题。 攻防演练行动实施方式：组织部门负责组织攻防演练演习行动，由安全厂商、电信运营商、金融业、高校、科研院所等信息安全专业人员组成攻击队伍，对政府机关、重要事业单位、大型国企等单位的关键信息系统进行集中攻击，而目标单位作为防守方对攻击进行实时防御拦截； 被攻破的单位和防护标杆会被作为典型案例攻防演练演练已成为每年例行工作，重点单位申请固定预算，作为例行工作推进；
通信模组行业是难得的量价齐升的好行业，且作为产业链前端环节将普遍受益于物 联网行业丰富应用端的爆发。 模组行业格局明朗，国内形成“一超多强”格局，整体行业有明显的国产替代趋势。 模组行业已经脱离初期的低端价格战，行业壁垒已经筑起。当前市场认知滞后于行 业发展速度，因此模组行业是优质赛道，当前又是较好的投资时点。
AI产业链全景图 AI芯片 视觉传感器 激光雷达 毫米波雷 监控摄像 自动驾驶 3D体感 摄像头 Al通用技术 大数据/OS/云计算/物联网平台/5G通信
“水污染防治”是指对水体因某种物质的介入，而导致其化学、物理、生物或者放射性等方面特性的改变，从而影响水的有效利用，危害人体健康或者破坏生态环境，造成水质恶化的现象的预防和治理。
互联网+传统行业,没有固定模式,本质是为用户提供极致的用户体验。BAT三巨头拥有入口级产品，已获取海量用户,移动各环节布局完善,盈利模式清晰,纯线上资源格局稳定。BAT三巨头各自扶持自己生态体系内的公司,通过各行业垂直平台整合线下业务。
专业企业网站是网络营销的基础，如何将自己的公司资料和产品信息展示给更多的客户浏览和了解，这是网络营销的初级目标，合肥艺景空间装饰公司利用自身企业网站优势，在整体架构中合理的搭建了[家居展厅]的平台，在展示自我的同时，将合作商家的信息更多的展现给客户，创建一个互惠营销，合作共赢的优势化平台。
6月6日，中国5G牌照发放届满周年。在这一年里，我国5G网络发展迅速，全国已建成25万个5G基站，5G套餐用户规模超过7500万，千家万户正在接纳并享受5G带来的极致体验。不仅如此，5G在企业场景的应用也遍地开花，医疗、教育、车联等多个行业正在部署5G网络开展数字化、智能化转型升级，全面释放5G使能千行百业的能力。
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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