“新零售”的核心是“以人为本，数据驱动，重构人货场”，人的需求和数据 的效能正在以前所未有的力量改变包括零售行业在内的所有商业。IoT技术正 在建立物理世界与Cyber世界之间无缝链接，AI算法的快速演进令大量数据沉 淀变得意义可读、可预测，又反向促进了可测量数据维度的几何级增长。对于 零售行业而言，数据沉淀已经进入一个微粒化的时代； 与之对应，普通的个体 消费者则希望享受到微粒化带来的颠覆式体验，并真正从中获益。
2本白皮书由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国信息通信研究院西部分院（重庆信息通信研究院）、物联网智库、上海市物联网行业协会、杭州市物联网行业协会、中信建投证券股份有限公司、国家智能传感器创新中心联合撰写发布，特此感谢!
对于教育机构来说，不论是为学生提供教育服务还是管理内部人力，或者是进行人事招聘和授课，现在的趋势是越来越多地转向基于Web的服务以流程化服务过程和管理并降低成本。为了充分利用Web和网络资源，中小学及综合大学必须为学生、教职人员、合约人和普通大众提供一个从任何地方都能方便地访问到各种教育应用的途径，同时还要确保满足机密信息的保密要求，并提供一个即时迅捷的用户使用体验。
2021年中国生命科学与医疗行业并购市场白皮书，2021年中国生命科学与医疗行业并购市场白皮书，2021年中国生命科学与医疗行业并购市场白皮书
绿盟科技集团股份有限公司 （ 以下简称绿盟科技 ）, 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。
头豹研究院2021年中国数据管理领域发展白皮书76页
面对数据安全威胁日益严峻的态势，着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力迫在眉睫。然而，由于数字技术促使数据应用场景和参与主体日益多样化，数据安全的外延不断扩展，数据安全治理面临多重棘手困境。为此，本白皮书在分析我国数据安全风险、治理现状、治理困境的基础上，从政策、监管、产业生态建设、国际合作等方面提出综合解决路径。
当前，新一代人工智能技术迅猛发展，并向社会各个领域加速渗透，给人类生产生活带来了深刻变化。人工智能在带来巨大机遇的同时，也蕴含着风险和挑战。习近平总书记在 2018 年 10 月主持中央政治局第九次集体学习时强调，“要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可控”。增强人工智能使用信心，推动人工智能产业健康发展已经成为重要关切。 发展可信人工智能正在成为全球共识。2019 年 6 月，二十国集团（G20）提出“G20 人工智能原则”，强调要以人为本、发展可信人工智能，这一原则也得到了国际社会的普遍认同。欧盟和美国也都把增强用户信任、发展可信人工智能放在其人工智能伦理和治理的核心位置。未来，将抽象的人工智能原则转化为具体实践，落实到技术、产品和应用中去，是回应社会关切、解决突出矛盾、防范安全风险的必然选择，是关系到人工智能长远发展的重要议题，也是产业界急需加快推进的紧迫工作。 无论是回顾可信人工智能的背景和历程，还是展望新一代人工智能的未来，本白皮书认为人工智能的稳定性、可解释性、公平性等都是各方关注的核心问题。立足当下，本白皮书从如何落实全球人工智能治理共识的角度出发，聚焦于可信人工智能技术、产业和行业实践等层面，分析了实现可控可靠、透明可释、隐私保护、明确责任及多元包容的可信人工智能路径，并对可信人工智能的未来发展提出了建议。
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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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