计算机网络技术以及电子商务的突飞猛进对人类社会的各个方面带来了巨大而深刻的影响，在为人类的生活带来极大便利的同时，也带来了越来越严重的网络安全问题。防火墙技术目前已经成为各种网络中实施安全防护的核心设备。然而由于网络信息量爆炸式增长，伴随着网络向无边界化、移动互联、Web2.0 应用等趋势的发展，传统防火墙通过五元组 ACL 做控制的安全策略行为已经显得有点力不从心。 针对网络应用流量日益复杂的现状和趋势，华为公司 NGFW 防火墙创新地开发了ACTUAL 感知技术，使得基于此技术的安全策略可以更加准确、合理、精细地控制网络流量、防御安全威胁、保障用户的网络安全。
随着政府部门、金融机构、企事业单位、商业组织等对信息系统依赖程度的日益增强，信息安全问题受到普遍关注。由于信息化建设、业务不断扩展等因素，在各信息系统中的服务器及各种网络设备的不断增加，对目标主机的管理必须经过各种认证和登录过程。在某个主机及账户被多个管理人员共同使用的情况下，引发了如帐号管理混乱、授权关系不清晰、越权操作、数据泄漏等各类安全问题，并加大了 IT 内控审计的难度。
随着互联网上的安全威胁越来越严重，各种安全产品的内容安全防护需求越来越强烈。老的 UTM 产品存在检测功能开启较多时性能降低很大的问题。针对这种性能和功能都要兼顾的场景，华为推出了智能感知引擎 IAE，通过该项技术，能够实现 NGFW 的核心安全功能，同时能够带来全功能和高性能的全新用户体验。 IAE是通过从多个网关类产品的内容安全处理机制中抽象出的稳定的一体化的内容安全业务处理框架，集成各种安全知识库，可以方便配套各网关产品进行内容安全业务的定制、扩展、集成和快速发布。
FusionDirector为服务器（包含华为和第三方）和华为边缘设备统一运维管理软件，支撑公有云、企业客户对服务器和华为边缘设备在生命周期各阶段易用、高效的运维管理，极致体验，所见即所得。 该软件实现了服务器的可视化管理和故障诊断，提供对华为服务器的设备纳管、设备配置、固件升级、设备监控、OS部署等全生命周期的管理能力，有效帮助运维人员提高运维效率、降低运维成本。 FusionDirector可广泛应用于公有云、私有云、NFVI、传统数据中心，面向运营商和企业客户，在AI、HPC、互联网、平安城市等多场景下部署。
在全球的所有网站中，12%是色情网站，搜索引擎是浏览色情网站的主要入口之一。 由于青少年群体易受色情网站的危害，教育行业对色情内容的过滤十分关注。 由于色情网站数量十分庞大，不可能通过维护一份自定义规则列表的方式过滤色情站点。当前最有效的过滤色情网站方法是使用 URL 分类库，通过阻断色情分类实现过滤色情站点。但是使用 URL 分类库过滤色情网站功能存在一些不足。 首先，URL 分类库的生成存在时效性，新出现的色情网站或变换域名的色情网站不 能立刻收录到 URL 分类库中。其次，URL 分类库还存在因语言、地域等因素引起的分 类准确性问题。最后，当前 URL 过滤在阻止用户访问色情内容时，还存在机制上的问题。由于搜索引擎分类通常是允许访问的分类，因此在放行对搜索引擎网站访问是，会导致无法阻止搜索引擎网站在搜索结果中展示色情网站快照，用户仍然可以访问搜索引擎的搜索缓存中的色情内容。
传统的企业网络分支间互联，一般会租用运营商的 MPLS 专线或者 Internet 网络。但是MPLS 专线或者 Internet 网络存在下面的问题：MPLS 价格昂贵，租用的带宽比较小；Internet 网络由于经过多跳，会存在时延比较大，并且丢包的情况。 当前随着企业云化，出现了云分支、云应用；随着音视频分辨率的提升，音视频会议和视频监控技术应用更加广泛，音视频对带宽和时延的要求也在迅速增长。企业数据流量 WAN 侧比重逐渐加大，造成了企业租用线路的费用大幅提升。而 Internet 线路质量（相比 MPLS 链路，时延进一步加大、链路丢包增加）也带来了企业应用体验问题，对于 Internet 的业务质量保证需求更加迫切，为了解决这些问题，企业网络需要引入广域链路优化技术来优化应用的访问体验，并且降低企业带宽费用。
随着边缘计算的兴起，边缘设备逐渐向智能化、平台化趋势发展。Atlas智能边缘管理系统，提供了边缘设备的管理平台，支持通过Web浏览器、Restful接口对边缘设备（如Atlas 500 智能小站）进行初始化配置、硬件监控、软件安装等操作。 Atlas智能边缘管理系统（Atlas Intelligent Edge System，以下简称Atlas IES），定位于华为自研智能边缘设备的初始化配置、硬件监控、软件安装、系统运维等功能，提供平台化的管理能力。当前，Atlas 500是第一款适用于Atlas IES的硬件。
从城轨大国到城轨强国，智慧城轨是发展方向,地铁里程全球Top10城市，中国占5个,城轨短缺问题已经解决，城轨要向高质量方向发展,习近平总书记在党的十九大报告中还提出要建设“交通强国”；广州地铁: 利用互联网的思维和技术对传统轨道交通进行重构和再造,上海地铁: 建设智慧地铁，不断加快互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术在地铁运营全过程的应用
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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。
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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