该白皮书提出应关注公共数据授权运营方向标准制定，应规定授权运营机构开展数据运营管理的基本原则、授权运营组织、授权运营流程、运营单位管理、合作方管理、数据管理、绩效管理等内容。目前，全国各地已先行先试开展了关于数据授权运营探索，有必要通过建立指南规范，明确监管要求，进一步增强各级政府对数据授权运营的探索意愿、规范公共数据授权运营管理过程，有效推动公共数据授权运营发展。
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。
越来越多的义齿加工厂正在使用基于 3D 打印和 CNC 铣削的数字工作流程来取代铸造等传统生产方法。 虽然数字工作流程比传统方法更高效，但许多义齿加工厂仍然难以 避免手动一步一步的操作流程。 幸运的是，人工智（AI）和云等新技术使义齿加工厂能够实现各种流程的自动化，并达到前所未有的生产力水平。 在本白皮书中，我们将回顾第一代数字化工作流程中最常见的一些挑战，并探索新技术如何使自动化变得更容易实现。
现在的人工智能技术突破或许具有划时代意义，但即使是计算能力最强大、最先进的机器，也达不到人类智能的层级。人工智能具备测算能力，但它无法完全等同于人类的判断力。判断力是一种以符合伦理的承诺和负责任的行动为基础的冷静、深入的思考能力。我们的未来不可避免地与人工智能捆绑在一起，那么我们就需要思考人工智能是什么？如何理解其判断能力？人工智能未来将走向何方？
新型智算中心的建设是一个系统工程，需要“算存网管效”多个维度的协同设计。中国移动从自身战略转型出发，为构建智能服务的核心和基础，定义新型智算中心技术体系架构，并面向未来大模型孵化，从新互联、新算效、新存储、新平台和新节能等五个领域提出下一代技术演进建议，希望本白皮书能够为合作伙伴在新型智算中心的硬件设备选型、算力集群设计、机房散热规划、软硬工程调优、全局运营调度等多个方面的技术路线选型提供帮助。
本报告由五部分组成，第一部分介绍了数字化供应链发展背景、脉络和内涵。第二部分梳理了主要国家战略布局情况。第三部分着眼产业界应用探索，围绕企业层和产业层总结了数字化供应链应用体系，并分析了应用发展趋势。第四部分剖析了支撑产业主体布局及变革方向，对三类核心主体的布局方向、竞合关系进行了介绍和分析，并总结由此驱动的产业生态演进情况。第五部分对我国数字化供应链发展意义、发展情况和发展建议进行了探讨。
交通领域的“导航”技术是利用电、磁、光、力学等科学原理与方法，通过测量与建筑物、交通工具、行人等物体每时每刻位置有关的参数，实现对运动体的定位，将其正确地从出发点沿着预定路线安全、准确、经济地引导到目的
本白皮书以推进边缘计算在电力行业中发挥赋能作用、助力能源强国建设为目标，重点关注电力行业边缘计算的产业发展现状、参考架构、应用场景与典型案例、发展趋势等，为边缘计算在电力行业中落地部署提供重要参考
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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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