2002年,英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分布在葡萄园的每个角落,每隔-分钟检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量,以确保葡萄可以健康生长。研究人员发现,葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析,便能精确的掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。
全面的互联互通是物联网的特点之一。通常情况下，网络中既有智能设备又有非智能设备，非智能设备通常速率较低、通信覆盖范围较小、计算能力较差、自身能量也非常有限。近距无线通信是为适应物联网中这些智能程度较低的设备而提出的短距离、低功耗无线通信方式。
移动互联网：移动互联成为当前时代的标竿，80%的创新项目都从移动互联网进行创新孵化。 智慧物联网：物联网让万物互联成为可能，是推动未来产业发展的源动力，基于物联网的创新创业具备巨大的应用前景。 智能硬件：以小米科技生态圈为代表的智能硬件解决了互联网与终端的智能沟通互动问题可穿戴VR、创意酷玩、机械智能、家庭医疗、绿色家居等为创客提供广泛的发展空间。 云计算大数据：互联网+时代，数据为王，云计算与大 数据能够让数据发挥最大价值。
物联网是未来网络的整合部分，它是以标准、互通的通信协议为基础，具有自我配置能力的全球性动态网络设施。在这个网络中，所有实质和虚拟的物品都有特定的编码和物理特性，通过智能界面无缝链接，实现信息共享。
云计算的诞生让企业的诸多方面都有了全新的变化，同时对会计的数据采集环境、 工具和模式都产生了巨大的影响。会计数据实时采集一般是 由内而外，由于物联网的存在，企业可以向自己的合作伙伴、供、销方等共享和索取数据，而且数据的共享将会通过云端完成，在保证了高效的同时，还降低了企业自身对于数据的压力。
云计算常与网格计算、效用计算、自主计算的关系： 网格计算：分布式计算的一种，由一-群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务。 效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样。
简要分析了当前精细化工生产过程及设备检测与监控技术存在的问题与面临的挑战，分别介绍了基于数学模型估算的软测量技术，计算机模拟的虚拟仪器检测技术，图像采集处理和识别的机器视觉技术，光谱检测和化学计量学方法的过程分析检测技术，以及基于射线透视成像的工艺设备运行工况检测技术等。精细化工过程及设备监控技术主要研究动向为生产工况和生产质量的综合性统计过程控制以及生产过程的综合性安全保护控制等。
国产PC及服务器CPU已经呈现多点开花的局面。从产品线上可以分成几大阵营，主要包括自主架构阵营、x86阵营和ARM阵营。其中，自主架构主要包括龙芯与申威:x86阵营包括上海兆芯和天津海光（中科曙光参股） ；ARM阵营包括飞腾（中国长城拟参股）和华芯通。值得一提的是，国内媒体广泛报道的华为麒麟芯片是属于ARM阵营应用在移动领域。本篇报告我们重点介绍PC及服务器CPU领域的部分重点中国厂商（排名不分先后），移动领域CPU在本文档中暂不涉及。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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