信任在社会财富创造和经济增长中扮演重要角色，在网络连接的数字社会中更是如此。腾讯研究院文章《经济增长的信任基础》结合区块链技术的应用与发展，探讨了塑造社会信任的正式制度（法律、监管、司法），以及非正式机制（社会风俗，伦理、技术）之间的相互关系。文章提出：科技应当与其他信任机制相互结合，用科技增强传统信任，才能走向更广阔天地。
探求一种更加安全的网络架构，从而解决日益严峻的医院网络安全问题。利用微分隔和细粒度边界策略，通过风险汇聚与分析、持续的信任评估及不断地对外部风险进行评估、对漏洞进行修复来降低医院网络的访问风险。零信任安全架构应用于医院网络后，任何对医院数据的访问请求都必须经过认证、授权，提升了医院内部安全风险感知能力，显著降低医院网络安全风险和不良事件发生的概率。零信任安全架构可以解决医院现存的网络风险问题，有效提升医院网络安全防护水平。
信任是网络安全的运营基石。构建从芯片、操作系统、数据层、应用层、到端侧，从硬件到软件的全栈可信能力，能够为企业网络安全提供强有力的助力，更加有效抵御网络攻击。 本系列文章精选了安全容器、零信任两项全栈可信的关键技术，旨在为企业和每位安全从业人员提供最实用的实践指南。
针对5G技术高带宽、低时延、大连接的特点分析了5G对回传网络的需求，结合运营商现有的IP RAN网络提出了面向5G回传的IP RAN网络演进方案，并给出了分阶段演进步骤。该方案全面考虑了5G承载需求、IP RAN现网实际情况、设备特点等因素，具有较强的可行性。
在企业内部安全建设中，很重要的一项工作便是针对资产做攻击面梳理，问题包括但不限于有哪些资产（IP），开放了哪些端口，使用了什么服务协议、应用程序、版本号等，以及是否存在漏洞。资产库的梳理不能只停留在CMDB（资产管理系统），而需要结合端口扫描、协议识别等网络空间测绘技术对内网资产进行实时测绘，从而获取到真实、全面的资产测绘信息。
在工业互联网的众多网络技术类型中，工业光网凭借高带宽、低时延、抗干扰的特点使其作为有线网络的一种部署形式涌现出来，很适合作为工业网络升级改造的技术选择。对工业光网的背景进行了介绍，并对工业光网的典型架构、应用范围及部署案例进行了阐述，最后分析和研究了工业光网在工业领域的技术与应用。
随着数字产业化和产业数字化的快速推进，数据已经成为数字化转型时代的核心竞争力。随着数据成为资产，成为基础设施，数据的安全受到前所未有的重视和保护。数据安全治理融合了数据安全技术和数据安全管理，是以“数据使用安全”为目标的技术体系。通过对数据安全治理的必要性以及其发展现状进行分析，提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架和技术架构。
本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以 离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析 了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐 述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用.
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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