国家工业信息安全发展研究中心在跟踪积累和广泛调研的基础上，编写了《AI新基建发展白皮书》（以下简称“白皮书”）。白皮书梳理了AI新基建的概念内涵、基本属性、主要作用，探究了AI新基建的总体态势及发展现状，剖析了AI新基建发展面临的挑战并提出对策建议，旨在为各界推动AI新基建发展提供决策参考。
《企业数字化转型白皮书》（下称白皮书）由中国企业数字化联盟和企业网 D1net 联合出品。白皮书对目前的中大型企业、央企数字化转型的背景、环境、必要性、可行性进行梳理，同时收录了中信建设、利群集团、格力电器、国泰君安证券等不同行业代表的数字化转型案例，包括在“走出去”的过程中，遇到哪些困难与挑战，又是如何破局与布局，闯出一条数字化效益之路？这通过实践总结出来的“数字化一带一路”的信息管理经验，相信可以为面临同样挑战的企业信息部门主管们带来参考价值。
城市TOCC建设方案-城市交通大脑，凭借不断创新的北斗、物联网、移动互联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术和理念，全面整合海、陆、空、铁、邮等多元数据资源， 以服务政府决策、行业监管、企业运营、公众服务为主线，围绕一个交通大数据资源中心，两大支撑平台（交通地理信息平台、综合交通视频管理平台），多个业务应用系统，即“1+2+N”架构，为城市交通运输管理部门在数据整合与交换共享、态势评估、决策支撑、调度指挥、安全监管、资产管理和便民服务等方面提供全面数据支撑与信息服务。
VMwareESXi虚拟化实施手册-采用交互式安装，使用 ESXi CD/DVD 安装程序，将 ESXi 安装到本地主机磁盘。安装程序会重新格式化目标磁盘并对其进行分区，然后安装 ESXi 引导映像。安装前验证服务器硬件时钟已设置为 UTC。此设置位于系统 BIOS 中。
经过前期的测试准备，现拟定USPV对CX500进行虚拟化的实施步骤。请相关单位审核，并提出宝贵意见。谢谢！ 使用USPV对CX500进行虚拟化的具体实施步骤，包括5部分： 1.USPV删除当前的测试设置，空出USPV的光纤端口准备对CX500虚拟化的实施 2.USPV对CX500进行虚拟化实施前准备，包括以下内容： ？备份CX500数据并保存原有的服务器与磁盘阵列的配置 ？v490a / v490b / 490c增加2块HBA 3.USPV对CX500进行虚拟化，包括以下内容： ？关闭3台服务器后，拔出原有光纤，插入新布的光纤，连接USPV与CX500的光纤端口
为促进从传统电信企业向智能综合信息服务提供商转型,中国电信在2016年发布了《CTNet2025网络架构重构白皮书》,实施了网络重构计划，历经四年多的努力，已经促使传统上比较僵化封闭的网络架构,正逐步向简洁、敏捷、开放、集约的新型网络转变，基本上达到了阶段性的预期目标。
本书采用案例分析、实证分析、调研分析等研究方法，深入剖析我国智慧城市发展历程与内在规律，针对智慧城市发展当前面临的实际问题，提出一系列智慧城市建设的新理念、新架构、新建议，旨在为建设应用技术先进、社会效益良好、生态环境友好的新型智慧城市提供参考
5G 室内覆盖需求具有业务类型多样化，部署场景多样化，网络指标需求差异化的特征，对室内覆盖网络提出 更高要求。现有室内覆盖建设方案在面向 5G 演进存在种种局限性，面临新的挑战。本白皮书就 5G 室内覆盖 建设目标，部署原则建议，如何优化现有室内覆盖方案面向 5G 演进，以及如何协同室内室外覆盖提升用户体 验给出相应方法和策略，最后对未来 5G 室内覆盖技术发展趋势做了展望。
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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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