本白皮书介绍确定性网络技术特征和需求，阐述确定性网络包括时间敏感网络（TSN）、灵活以太网（FlexE）、确定网（DetNet）、确定性 IP（DIP）网络、确定性 WiFi（DetWiFi）、第五代移动通信确定性网络（5GDN）的技术现状、发展趋势和标准，介绍确定性网络应用场景和案例，并给出确定性网络和产业融合发展的建议。 本白皮书旨在吸引更多研究、工程和产业人员参与确定性网络的理论研究、技术攻关和应用落地；通过确定性网络技术实现未来网络变革，抓住“确定性网络+”的技术和经济发展机遇，推动各行业朝着信息化、数字化、网络化和智能化的方向升级。
为了进一步提高广大干部职工消防安全意识,增强自救互救和火灾应急处置能力,预防和减少火灾类事故的发生。旨在深入贯彻落实“水利工程补短板，水利行业强监管”总基调和“补短板、强监管、走前列，推进水利高质量发展”总要求。统一思想、提高认识，交流水利监督管理工作经验，进一步提升水利基层人员业务水平和工作能力。
白皮书系统阐释了大模型技术与保险在底层逻辑上存在的天然契合性。一方面，大模型技术充分利用互联网上的一切数据，从而具备更高的准确性、更强的泛化能力、更低的应用门槛，实现了在传统深度学习基础上的性能飞跃，满足了各行各业在多元场景中的应用需求；另一方面，保险天然就与数据紧密相连，丰富的应用场景使得保险成为大模型技术的绝佳应用领域。
装备制造企业数字化转型白皮书（2022年），装备制造企业数字化转型白皮书（2022年）装备制造企业数字化转型白皮书（2022年）
我国在2020年提出“2030年碳达峰，2060年碳中和”的自主减排目标，“双碳”目标的确立，是我国进入新发展阶段，实现可持续发展的必然选择和迫切需要，将倒逼中国能源结构、生产方式、经济结构转型，推动各行业走向高质量发展之路。
近年来，智能无人系统发展迅猛，出现了无人机、无人车、无人船、无人潜航器、机器人等一系列新产品。智能无人集群系统指若干无人系统根据任务分工，在一定时间、空间内协同完成复杂任务的整体系统。智能无人集群系统具有单个无人系统不可比拟的优势，在农业、制造业、交通、教育、医疗、军事、金融等多个领域具有广阔的应用前景。物联网、大数据、人工智能、网络通信等新一代信息技术的快速发展促进了智能无人集群技术的发展和应用。
清华大学amp百度大学2019产业智能化白皮书人工智能产业化发展地形初现端倪77页
《白皮书》从商业银行回归金融服务本质，深化金融供给侧结构性改革，落实普惠金融战略，推动服务重心下沉的角度，阐述了金融场景生态建设的重要性和必要性。其中还提到，商业银行有责任依托自身品牌、渠道和客户优势，打造融合金融产品和非金融服务的场景平台，将为以实体经济为主的产业链合作企业创造全新市场机遇，为消费者带来优质的“一站式”服务体验。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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