在“2021数字化转型发展高峰论坛”上，中国信通院创新性的提出了“企业数字化转型发展双曲线”，即转型者曲线和赋能者曲线。具体来说：对于数字原生程度较低的企业，往往遵循转型者曲线路径，现阶段数字应用水平相对较低，有一个长期的转型过程，但其中有些转型比较快的企业，达到一定水平后将转变为赋能者；对于数字原生程度较高的企业，更多的是赋能者的角色，目前数字应用水平相对较高，但自身的数字化发展没有停止，将持续关注自身的转型，同时兼具转型者和赋能者双重身份，转型和赋能将交替发展。
数字化工厂是随着数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来的，它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化，实现对工厂产品研发、制造生产和服务的优化和提升，是现代工业化与信息化融合的应用体现。随着产品需求的不断变化，产品周期的更新换代速度提升，以及3D打印、物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的不断应用，为了缩短研发周期、降低生产成本、提升企业产品质量和效益，先进的制造类企业开始越来越重视数字化工厂的建设。如上汽、海尔、华为、西门子等制造企业均已着手开始建设自己的数字化工厂，以支撑企业实现新的突破和发展。
关于SaaS业务的经验总结。 以下是经营成功 SaaS 业务的10个关键规则。
从数据管理到数据资产运营，其实质是通过数据资源的价值获取实现企业资源的高效优化配置。数据的治理、数据的增长、数据资产的运营，需要通过扶持生态赋能者，形成行业协同和数据资产管理模式协同。在工业互联网应用驱动下，企业智能制造内循环与工业互联网的外循环必然会催生一批新工具、新的商业模式以及基于数据资产运营的第三方生态平台，将成为产业数字化专业化分工的关键，从而推动生产力与生产关系的良性发展。
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对于 transformer 来说，由于 self-attention 操作是 permutation-invariant 的，所以需要一个 positional encodings（PE）来显示地编码 sequence 中 tokens 的位置信息。ViT 模型是采用学习的固定大小的 positional embedding，但是当图像输入大小变化时，就需要对positional embedding 来插值来适应输入 tokens 数量带来的变化，这一过程会造成性能损失。这里介绍的 CPVT，就主要来解决这个问题，CPVT 的解决方案是引入一个带有 zero-padding 的卷积来隐式地编码位置信息jPEG），从而省去了显式的 positional embedding，最重要的是 CPVT 模型在输入图像大小变化时性能是稳定的。PVT 这种特性是很多图像任务所需要的，比如分割和检测往往需要大小变化的输入图像。
西安地铁(Xi'an Metro)，依据《西安市城市轨道交通运营条例》，正式名称为“西安市城市轨道交 通系统”(Xi'an Metropolitan Transit Railway System)，于2006年9月29日开工建设，2011年9月16 日投入运营。目前运营2条线路（1号线和2号线）、运营里程52.2千米，共设车站39座。2号线线路北 起位于未央区的西安火车北客站，南至位于长安区的韦曲，将西安市南北中轴线上的龙首原、钟楼、小 寨及航天城等商圈紧密联系起来，1号线西起西大门的后卫寨，东至纺织城，串起了西安市东西中轴线 上的三桥、土门、五路口、康复路、纺织城，目前日均客流量90万人次左右。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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