当前新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构，算力网络成为带动数字经济发展的主引擎。我国积极推进算力网络建设，实施“东数西算”战略，构建全国一体化算力网，算力规模飞速增长，智算发展迅猛。中国联通加快发展新质生产力，创造联网通信新价值、开拓算网数智新蓝海。加快建设“新八纵八横”国家骨干网，在“东数西算”国家枢纽节点间部署超高速互联通道，打造一张高通量、高性能、高智能的算力智联网，实现全域算力的智能调度，提供“通算+智算+超算”的一体化算力服务，将算力送达千行百业、千家万户。
我国是制造业大国，经过几十年的努力，已建成了门类较为齐全、结构较为完整的工业体系，制造业规模稳居世界第一，转型升级初见成效。然而，与世界先进水平相比，我国制造业的资源环境问题仍较为突出，尚未进入可持续发展的良性循环阶段。特别是在产业深度融合背景下，生产制造过程的连续性、相关性特征在不断增强，制造业绿色发展模式朝着系统性、综合性方向发展，需要充分发挥标准的规范引领作用，建立相应的综合性标准体系，在绿色制造各领域制修订一批重点标准，全面支撑绿色制造实施。
随着物联网被明确定位为我国新型基础设施的重要组成部分，成为支撑数字经济发展的关键基础设施，其面临的碎片化、安全风险、成本高必将成为未来规模化发展的关键难题。 本白皮书从用户侧和供给侧出发，分析物联网三大核心问题的需求，总结问题涉及关键环节的发展现状及问题，给出针对性策略建议。
本报告将描绘中国数字化转型的宏观环境及市场驱力，剖析企业数字化转型过程中面临到的核心数据问题，点出数据治理的战略性与重要性，并确立数据治理的范围原则，洞察数据治理的行业规模与供需市场，推出【数据工程】方法论，改变传统方式规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端，实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。并以制造业、能源业等行业场景为数据治理实践样本，呈现相关产业在数据治理的诉求、进程及方法，结合头部公司标杆案例，最后对中国数据治理产业的发展趋势给出分析及建议。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）战略是国家战略。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时指出 “加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。2020 年 11 月，国务院办公厅印发了关于切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知，提到鼓励在就医场景中应用人脸识别等技术。
数字碳中和 工业篇（2024年）,数字碳中和 工业篇（2024年）,数字碳中和 工业篇（2024年）,数字碳中和 工业篇（2024年）
主数据是对组织核心业务实体状态的反映，具有全局性、共享性、稳定性等特点，可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里，业界对主数据的探讨和实践十分活跃，普遍将主数据视作组织的核心数据资产，并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来，CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作，适时修订发布新的白皮书版本。
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。
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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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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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