本申请涉及一种云边协同架构工业互联网 平台的最小资源配置方法和装置。所述方法包 括：获取云边协同架构工业互联网平台中的待接 入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署 应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源 配置模型和任务时延模型。根据建立的模型，在 预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中 心的计算资源总量最小的配置方案，并对应设置 云边协同架构工业互联网平台的边缘数据中心、 设备和应用。本申请根据工业互联网平台的特点 建立平台和边缘数据中心间的计算资源配置模 型和任务时延模型，可在保证时延敏感信号或数 据的最小处理时延的前提下，最小化需部署的边 缘数据中心资源，从而降低云边协同架构的工业 互联网平台部署成本。
本发明涉及工业互联网平台下虚拟机安全 登录技术领域，且公开了一种基于工业互联网平 台的虚拟机登录管理系统，包括：运行在登录管 理服务器LMSV上的用户身份认证系统对计算机 终端PCTui或者计算机终端PCTuj进行用户身份安 全认证；只有计算机终端PCTui的身份通过了用 户身份认证系统的安全认证，才允许计算机终端 PCTu i访问云计算服务器CCSP上的虚拟机系统 VMSi、但不允许访问其上的虚拟机系统VMSj；只 有计算机终端PCTuj的身份通过了用户身份认证 系统的安全认证，才允许计算机终端PCTuj访问 云计算服务器CCSP上的虚拟机系统VMSj、但不允 许访问其上的虚拟机系统VMSi。本发明解决了工 业互联网平台中所存在的跨虚拟机的非授权访 问的技术问题。
本实用新型公开了一种工业互联网用存储 设备，包括：一侧设有开口的收纳框、设备本体、 收纳组件以及散热组件，所述收纳组件安装在收 纳框内部，所述设备本体滑动安装在收纳组件内 部，所述设备本体尾端安装有输入端口，所述散 热组件安装在收纳框底端。本实用新型利用收纳 框可对设备本体进行外部防护处理，避免设备本 体受到外界挤压发生损伤的状况，利用散热风扇 可快速的将收纳框底端一号散热区将热量输送 出收纳框外部，在收纳框内外气压差的状况下， 可同步的将外界新鲜气体经过收纳框顶端一号 散热区、收纳腔顶端二号散热区将新鲜气体均匀 输送至收纳腔内部对设备本体进行降温，实现了 收纳腔内外气体的快速循环工作，同时整体散热 接触面广。
物联网-The Internet Of Things ,简称IOT ,顾名思义是把,所有物品通过网络连接起来,实现任何物体、任何人、任何时 间、任何地点（ 4A ）的智能化识别、信息交换与管理。也有将物联网理解为Intelligent Interconnection OfThings（IOT） ,体现出了"智慧’青”和“泛在网络”的含义。
本实用新型公开了一种基于互联网技术的 工业视频监控设备。本实用新型包括：壳体，所述 壳体的一侧内壁上固定安装有电机，电机的输出 轴上固定安装有第一转轴的一端，第一转轴的另 一端固定安装有扇叶，壳体的一侧内壁上转动安 装有蜗杆的一端，第一转轴的外侧与蜗杆的外侧 均固定安装有皮带轮，两个皮带轮上传动连接有 同一个皮带，壳体内转动安装有蜗轮，蜗杆与蜗 轮相啮合，蜗轮的前侧固定焊接有圆轴，圆轴的 外侧活动连接有两个竖杆，本实用新型结构设计 合理，操作简单，可以对摄像头进行往复摆动角 度监控，提高了摄像头的监控范围，并且可以在 摄像头工作时对摄像头进行吹风散热，提高了摄 像头的使用寿命。
本发明公开了一种工业互联网中支持大规 模设备通信的网络容量优化方法，包括：构建工 业互联网中支持大规模设备通信的网络场景模 型；其中，在该网络场景中，设备最多只能重用一 个网络用户的子信道资源块；将该网络场景的容 量优化问题建模为马尔可夫决策模型；以最大化 系统容量为目标，基于深度强化学习网络，获取 设备最优发射功率，以在保证网络用户和设备服 务质量的同时，最大化系统总容量。本发明可以 减少支持大规模设备通信的无线网络系统的干 扰，提高频谱资源利用率，在保证服务质量的同 时，最大化系统总容量。
本发明公开了一种基于工业互联网的产品 周期控制方法，所述方法具体包括如下步骤：S1、 基于产品的存储时间来确定销售价格；S2、周期 性的基于各生命周期内的盈利额对销售价格进 行调整，售出产品的存储时间即为该产品的生命 周期。基于产品的存储周期来确定销售价格，存 储时间越长，销售价格越低，一方面较满足了高 端客户对新鲜食品的需求，另一方面，通过对存 储时间相对长的产品进行逐级降价，以达到缩短 产品生命周期的目的。
本实用新型公开了一种基于工业互联网引 擎的云操作系统通用组件，包括支撑框、第二卡 接板、第一卡接板、第二插杆、拉杆、放置槽、沟 槽、第三卡接板、第一插杆、齿条杆、转动杆、卡 块、转动块、螺纹杆、吸盘、齿轮、穿插口、第一插 槽和第二插槽。本实用新型的有益效果是：齿条 杆远离其中一个支撑框的一端插设于另一个支 撑框的第二插槽内，且齿条杆的一侧与齿轮的侧 面啮合连接，便于使得支撑框之间的连接更加稳 定，卡接效果更好，第二插杆上开设有与拉杆厚 度相配合的通槽，便于对两个第三卡接板进行卡 接固定，吸盘设置有四个，且位于支撑框的四角 处，便于支撑框与地面之间的固定，可以保证整 个装置在使用过程中的稳定性。
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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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