煤炭的分布和开采条件是复杂的，无煤柱开采最早开始于20世纪50年代，传统方法是在采空区侧建造人工砌体。该方法已在不同开采深度、不同煤层厚度、不同顶板岩性的多种地质条件下进行了试验与应用，但也存在一些固有缺陷，如长期的顶板运动扰动使留设巷道难以维稳、应用场景有限、适应性较差等。
移动通信产业从1G到5G演进众所周知，在固定网络领域也正在进行代际演进，F5G悄然来临。2020年2月，ETSI正式成立F5G产业工作组，致力于推动从光纤到户迈向光联万物。
新型智慧城市建设即将进入新的阶段，该白皮书以真实案例剖析为基础，结合理论和架构研究，形成较为完整的智慧城市体系框架，勾勒出未来可能的发展路径，是新型智慧城市建设的重要参考之一。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
近年来 , 随着区块链、物联网、大数据、自动化等新兴科技的发展，物流供应链行业正拥 抱新兴科技实现产业升级与变革，其中物联网、大数据、自动化等技术已逐渐成为行业发展 的标配，而区块链技术则正在成为未来物流与供应链产业发展不可或缺的技术。先进技术和 现代物流与供应链模式的融合，将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。
大力推进新基建部署，是贯彻落实党中央、国务院决策部署的重要举措，是构建美好数字生活、推动经济高质量发展、构筑未来竞争新优势的紧迫需求，是发展数字经济、建设网络强国、构建智慧社会的战略需要。
等保 2.0 标准具有以下特点：第一，基本要求、测评要求和技术要求框架统一，采用安全管理中心支持下的三重防护结构框架；通用安全要求+新型应用安全扩展要求，将云计算、移动互联、物联网、工业控制等列入标准规范。其中云计算扩展要求作为重点内容被第一个单独列出来。
我国 VR/AR 产业发展取得了积极成果，但也存在一些问题与挑战。我国应紧抓 5G 与人工智能机遇期，突破业界惯有展厅级、孤岛式、小众性、雷同化的发展瓶颈， 聚力融合创新与规模应用，实现产业级、网联式、规模性、差异化的虚拟现实普及之路
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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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
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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