随着行业数字化变革席卷全球，包括制造业、交通、能源、医疗卫生、媒体、金融等在内的各行各业都在积极探索其数字化转型道路，在数据采集、数据传输、数据应用三个方面寻求新技术的突破。当前，蜂窝移动通信技术演进到5G时代，网络带宽、时延及可靠性、连接数等技术能力指标大幅提升，面对行业领域供给侧技术的发展与需求的旺盛，5G将有效使能行业数字化建设，并逐渐成为热点。
当前全球的数字化浪潮逐步加深，云计算成为当今信息化发展的重要基础设施，云原生在数字化浪潮中的角色逐步提升，成为业务创新发展的重要驱动力。本白皮书是继《云原生技术实践白皮书（2019）》之后，针对国内云原生产业发展现状进行梳理，从云原生概念到新技术发展特征，以及到云原生支撑行业领域发展，最后再总结云原生未来发展新趋势。
本白皮书版权属深圳市城市公共安全技术研究院有限公司（以下简称:深圳市城市公共安全技术研究院）、华为技术有限公司、应急管理部通信信息中心和南方科技大学。其中，城市安全发展三大对象、三大路径、三大愿景1和城市安全发展水平评价指标框架⒉以及城市安全发展全周期治理新范式等观点由深圳市城市公共安全技术研究院创新提出。“一库三中枢N系统”是由深圳市城市公共安全技术研究院根据深圳市应急管理信息化发展规划“一库三中心N系统”3核心架构设计。鹏城安全发展智能体技术架构由深圳市城市公共安全技术研究院联合华为技术有限公司根据智能体技术架构‘创新提出。全场景智慧愿景目标、典型应用场景，来自深圳市城市公共安全技术研究院承担的科技部“十三五”国家重点研发计划项目《南方新兴超大型城市公共安全风险防控系统研发与应用示范》《物联网全场景智慧社区综合服务与应用示范》以及深圳市安全生产专项任务研发内容。应急管理部通信信息中心根据《应急管理信息化发展战略规划框架（2018-2022年）》，对鹏城安全发展智能体技术架构、典型应用场景等内容进行了总体指导。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点，应注明“来源:深圳市城市公共安全技术研究院、华为技术有限公司、应急管理部通信信息中心和南方科技大学”。
自上世纪80 年代以来，移动通信每十年出现新一代革命性技术，持续加快信息产业的创新进程，不断推动经济社会的繁荣发展。当前，第五代移动通信技术（5G）正在阔步前行，它将以全新的网络架构，提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。
智适应教育产品形态丰富多样，市场容量亦正处于高速扩张阶段，发展极具想象空间。但同时，其技术壁垒较高，应用场景较多元化的特点，导致市场定义不清晰，用户认知有限的情况依然存在。因此，为帮助行业参与者、用户更好地认识市场，并帮助智适应教育行业砺行致远，安永-博智隆全新发布本《中国智适应教育行业白皮书》，对中国智适应教育行业现状和未来发展趋势开展了相关研究与 分析。
API是应用编程接口的缩写，通过API，一方以特定方式发送远程请求，而无需了解对方内部系统的逻辑，即可访问对方开放的资源，实现企业内外部产品和服务的互动，资源即服务。API已成为企业内外部系统集成的重要手段。如今，商业环境瞬息万变，对企业快速响应外部环境变化提出更高要求，跨界融合创新不断发生，通过API快速构建产品和服务，迅速响应客户需求成为优秀企业的必备技能，对API的使用亦更加广泛，API经济应运而生。
创立于1911年的国际商业机器公司（IBM）是全球最大的信息技术和业务解决方案公司，业务遍及170多个国家和地区，2008年全球营业收入达到1,036亿美元。在中国IBM的各类信息系统，软件和服务已经成为中国金融电信冶金石化交通商品流通政府和教育等许多重要业务领域中可靠的信息技术手段，IBM在中国拥有六大行业部门近5000位研发人员100位咨询顾问2000多位销售300多枝技术到解决方案的全方位服务。.
边缘计算已受到学术界、产业界以及政府部门的极大关注，正在从产业共识走向了产业实践，在电力、交通、制造、智慧城 市等多个价值行业有了规模应用，产业界在实践中逐步认识到边缘计算的本质与核心能力
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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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