本申请提供了一种用于工业互联网的边缘 网关准入方法及装置，其中，该方法包括：向云平 台发送第一IPv6认证密钥请求，以使云平台接收 第一IPv6认证密钥请求，基于边缘网关的IPv6地 址作为公钥生成第一IPv6认证密钥并下发边缘 网关；向云平台发送第一认证请求，以使云平台 核验第一认证请求，核验通过后生成第一随机 数，并利用自身的私钥对第一随机数进行签名， 得到第一签名，将第一随机数和第一签名下发边 缘网关；对第一随机数和第一签名进行验证；验 证通过后利用第一IPv6认证密钥对第一随机数 进行签名，得到第二签名并发送给云平台，以使 云平台对第二签名进行验证，验证通过后边缘网 关与云平台建立通信。本申请实施例可以保护 IPv6地址网络下的工业互联网边界安全。
许可区块链（私有区块链）可在属于不同集团的银行间实现，只需一个储备金账户，即可达成支付的全网区块链平台结构。关键优势在于跨界支付可摆脱关联银行的参与，节省了中间交易方的资本金，而能分配给自身银行业务的资源也增多了。
本申请提供了一种检测和调用工业互联网 标识二级节点能力的方法及装置，该方法中获取 被检测标识解析二级节点的信息，并基于被检测 标识解析二级节点的信息，确定被检测标识解析 节点所支持的标识编码格式，获取预先设定的检 测数据，将预先设定的检测数据转换为目标检测 数据的方式，支持只需设定一套检测数据，对标 识解析二级节点检测，相比于开发不同的检测数 据，本申请中开发一套检测数据，并对同一套检 测数据进行转换的方式，工作量得到减少，检测 时长得到缩短，进而能提高检测效率。并且，后期 只需维护一套检测数据，能减少维护的工作量。
泛在网络（Ubiquitous Network，U网络）将是由智能网络、最先进的计算技术以及其他领先的数字技术基础设施武装而成的无所不在的网络和应用的一种技术社会形态。
通过使用生命体征检设备、数字化医疗设备等传感器,采集用户的体征数据，通过有线或无线网络将这些数据传递到远端的服务平台，由平台上的服务医师根据数据指标,为远端用户提供保健、预防，监测呼救于一体的远程医疗与健康管理服务体系。
本说明书实施例公开了一种基于大数据的 信贷反欺诈识别方法、装置、设备及介质用以解 决现有的反欺诈手段，对新出现的、隐藏式的欺 诈手段拦截效果不佳的问题。方法包括：根据预 先获取的多方数据，建立述企业数据库；基于企 业数据库，抽取企业反欺诈规则集，并根据企业 反欺诈规则集建立企业反欺诈策略库；针对企业 数据库建立融合企业基础属性和企业设备关系 属性的企业发欺诈评估指标体系；基于企业发欺 诈评估指标体系，并通过深度学习算法建立企业 反欺诈评分模型；基于企业反欺诈策略库与企业 反欺诈评分模型建立企业欺诈决策引擎，并通过 企业欺诈决策引擎进行策略配置，确定出企业反 欺诈策略，以便识别出企业反欺诈风险。
随着1952年和1953年出生的人口进入老年期，中国迎来了第一个老年人口增长高峰。截至2012年底，我国老年人口数量达到1.94亿，比上年增加891万，占总人口的14.3%。
从中国制造业形势看，2013年工业占GDP的37%，装备制造业产值规模突破20万亿元人民币，占全球装备制造业总量的三分之一以上。中国发电设备产量约占全球总量的60%；造船占全球比重的41%；机床占全球比重38%。在500余种工业产品中，中国有220多种产量居世界第一。
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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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