中国移动联合业界发布《5G车联网技术与测试白皮书》，中国移动联合业界发布《5G车联网技术与测试白皮书》
中国无线经济发展研究报告（2022年）中国无线经济发展研究报告（2022年）中国无线经济发展研究报告（2022年）中国无线经济发展研究报告（2022年）
国内外智能网联汽车产业现状和发展趋势 1.1 智能网联汽车信息安全发展态势 1.2 国内外车企信息安全现状 1.3 国内外汽车信息安全标准规范现状 二、智能网联汽车面临的信息安全威胁和挑战 2.1 车载终端节点层安全威胁分析 2.1.1 终端节点层安全威胁 2.1.2 车内网络传输安全威胁 2.1.3 车载终端架构安全威胁 2.2 网络传输安全威胁 2.3 云平台安全威胁 2.4 外部互联生态安全威胁 2.4.1 移动App安全威胁 2.4.2 充电桩信息安全威胁 2.5 智能网联汽车信息安全威胁总结分析 三、智能网联汽车信息安全方法论 四、智能网联汽车安全保障体系 五、智能网联汽车关键安全防护技术 5.1 车辆安全防护技术 5.1.1 可信操作系统安全 5.1.2 固件安全 5.1.3 数据安全 5.1.4 密钥安全
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党中央、国务院高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”。为应对新冠肺炎疫情的冲击，党中央国务院将新型基础设施建设上升为国家战略，其中重要的一项就是人工智能。国务院发布实施了《新一代人工智能发展规划》等文件，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，以加快人工智能与实体经济融合为主线，着力推动人工智能技术、产业全面健康发展。 在政产学研用各方共同努力下，我国人工智能产业发展的成果显著。一是创新能力不断增强，图像识别、智能语音等技术达到全球领先水平，人工智能论文和专利数量居全球前列。二是产业规模持续增长，京津冀、长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。三是融合应用不断深入，智能制造、智慧交通、智慧医疗等新业态、新模式不断涌现，对行业发展的赋能作用进一步凸显。 我国人工智能产业发展取得显著成绩的同时，面临着不少困难和挑战，比如底层技术存在较大欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在较高门槛等。《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出要“强化标准引领，提升产业基础能力和产业链现代化水平”。人工智能产业的发展离不开标准的引领，扎实做好人工智能标准化工作，对突破核心技术、加快应用落地、完善产业生态具有重要意义。
智慧城市是典型的数据密集型处理环境，其核心是通过对城市运行、服务与管理数据的透彻感知，由互联互通的系统汇聚海量多源异构数据，这些海量数据经由数据智能处理成为充分可用的信息，然后结合各行业领域模型，发现各行业领域知识规律，作为各行业领域决策依据，同时通过互联互通的系统提供智慧应用服务。
《新一代人工智能产业白皮书（2019 年）——主要应用场景研判》,全面梳理了全球和我国新一代人工智能产业的发展现状,详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展态势,并归纳出新一代人工智能产业
绿色制造体系建设是贯彻落实新发展理念，推进实施制造强国， 加快工业绿色低碳发展的重要保障。“十三五”以来，全国范围内已 经掀起了全面创建绿色制造体系的热潮。标准化是规范引领工业企业 绿色低碳转型，推动工业节能与绿色发展的重要手段和保障。经过五 年的努力，绿色制造标准化工作在各行业取得了积极成效，有力支撑 了我国工业绿色发展。2021 年是“十四五”的开局之年，持续开展 绿色制造体系建设仍然是我国工业发展的重要任务，也对标准化工作 提出新的更高要求。
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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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