据统计,全国平均每 10 秒就有一人死于心脑血管疾病,每 25 秒就有一人死 于车祸,平均每天有 150 人死于溺水,第一时间实施急救至关重要。从医学角度 讲,急救医学包括:院前医疗急救、院内急诊室、危重病人监护病房(ICU)三部 分。其中,院前医疗急救是指将急、危、重症患者从现场急救到送达医院过程中 的医疗救护,包括:现场抢救、途中医疗监护、同接收医院交接三个重要环节。 院前医疗急救具有时间紧迫性、环境不确定性,专业多样性、操作复杂性等特点。 然而,我国院前急救模式尚处于起步阶段,体系无统一标准,并且我国绝大部分 急救中心集中在城市地区,可覆盖农村地区的急救中心较少,随车医务人员及设 备配备水平也普遍低于城市地区;宏观数据表明,城市与农村急救中心数量比例 大致为 2:1
人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,工业智能应运而生。
我们已经看到了业界 5G 技术的初步实现。它提供了许多功能,使其成为数字化世界的首选平台。和 4G 一样,健全稳固的安全将是5G 网络的优势之一。然而,仅仅用 4G 的安全特性来构造 5G 安全是远远不够的,因为 5G 的全方位业务不仅仅是基于 4G 的的扩展。除了增强的 4G 安全功能之外,5G 还需要全新的安全功能和服务。
本标准规定了工业互联网底层设备进行智能化改造的基本要求,包括生产设 备数据采集需求、生产设备数据采集实现方法、设备智能化的实施流程等,适用 于连接工业互联网的底层设备智能化改造及实施。
慢病已成为危害我国人民健康的头号杀手,慢病管理已上升至我国战略层面。传统慢病管理具有难持续、难预防以及专业性差等痛点。随着互联网技术的发展,互联网慢病管理可弥补传统慢病管理的诸多痛点。
本白皮书旨在共商工业互联网平台安全,共筑产业生态,主要分为六个部分。第一部分介绍了国内外工业互联网平台发展情况。第二部分梳理了工业互联网平台安全防护现状。第三部分分析了工业互联网平台安全需求与边界。第四部分提出了包含防护对象、安全角色、安全威胁、安全措施、生命周期五大视角的工业互联网平台安全参考框架。第五部分汇编总结了保障工业互联网平台安全的关键技术。第六部分从政策标准、安全技术、产业协同三个方面对工业互联网平台安全发展进行展望
工业互联网园区是以高质量发展为目标,按照工业互联网内涵要求,规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义,工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施,主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中:工业生产网是指部署在工厂内部的网络,实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联,以及工业数据采集、工业操控与维护;企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络,实现部门互通;园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络;云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施
工业经济百图是赛迪顾问股份有限公司基于海量官方宏观经济与工业运行等方面的原始数据,利用大数 据、经济学、统计学及可视化等领域的专业技术组合生成的,能够客观深入、准确及时地反映中国工业 运行动态情况。
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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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