近年来，文本、语音、图像、视频以及点云等非结构化数据增长迅速，IDC预计未来5年内企业80%的数据将会由非结构化数据组成。非结构化数据具有海量、分散、多样、异构等特点，目前企业对非结构化的管理也是相对原始和落后的，他们用传统的文件管理系统，80%的空间在存储重复的数据、工程师60%的工作时间在进行数据搜索、40%的数据处理时间在用于数据从硬盘读到内存和从内存写到硬盘。
主数据是关于业务实体的数据，这些实体为业务交易提供关联环境。业务规则通常规定了主数据格式和允许的取值范围，一般组织的主数据包括当事人、产品、财务结构和位置等。 主数据是关于关键业务实体权威的、最准确的数据，可用于建立交易数据的关联环境。主数据值被认为是“黄金”数据，主数据相对交易数据而言，属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。
生态环境监管是生态环境保护的基础，环境监管对于优化与保护环境资源、实现环境可持续发展以及促进经济社会发展方面具有重要作用。环境监管通过对公众和环境有影响的各种物质的含量、排放量的检测，跟踪环境质量的变化，确定环境质量水平，为环境管理、污染治理等工作提供基础和保证。
从数据的系统归属上看，运营商数据可分为MSS（管理支撑系统）的面向人、财、物管理类数据，BSS（业务支撑系统）的面向客户和产品的营销及客户服务数据，OSS（运营支撑系统）的面向产品和网络的功能及运营服务数据，三者之间既相对松耦合，又有着紧密的协作关系，BSS和OSS的衔接点主要在产品及开通、排障服务，MSS和BSS、OSS的衔接点主要在参与人和资源。从数据分类来看，运营商的数据可分为作为企业核心的功能类实体数据、表示企业所有运营过程的活动类数据、体现内外部客户感知并围绕两大主线所产生的感知类指标数据以及与管理相关的人、财、物及流程数据。电信运营商数据范围示例如图1所示。
综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程，使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据，对教学和学习活动的信息流与运行轨迹作出观测、解释和反馈，以发现教育中存在的问题，辅助课堂教学干预的评价方法，包含多场景数据采集、多空间数据融合、精准分析模型构建、分析结果可视化四个关键组成部分。多场景数据采集为学习评价提供数据来源和量化手段支撑，多空间数据融合为学习评价提供统一数据标准，精准分析模型为学习评价提供数据驱动的学习分析与评价方法，分析结果可视化为学习评价提供反馈和应用服务。数据驱动的精准化学习评价框架，应以区块链技术为基础，融合人工智能、云计算、学习分析、情境感知等新兴技术，在多维时空尺度上全面采集学习过程中的多元海量数据，通过全面、系统的统计分析和数据挖掘，从学习者的内在动机到认知发展、情感表现，再到社会综合交互能力，多维度、及时、准确地评估学生的学习状况。当前，探索数据驱动的精准化学习评价，可从构建符合多空间数据特征的综合素质评价框架，完善过程性数据的采集与共享机制，突破情感、认知、动机与社交评价的关键技术，以及研制数据驱动的学习评价平台等方面入手。
数字政府时代，政府部门对数据治理的需求不断增加，对数据治理的专业化、实时性、个性化要求越来越高，单纯的平台、工具建设成本高、操作难、效果微。从政府数据治理服务角度出发，提出一种基于政务数据资源体系的政府数据治理服务模式，能够快速、高效地响应政府数据治理差异化需求，助力政府业务流程和服务模式的数字化、智能化，并以济南市数据治理服务模式实践为例进行说明。
近年来，国内外数据泄露事件频发，大量企业的商业利益、声誉受损。数据安全法律法规相继颁布，监管力度不断升级，企业逐渐意识到数据安全治理的重要性与紧迫性。通过对2021年开展的企业数据安全治理能力评估现状进行整理，总结企业数据安全治理工作在组织建设、人才培养、技术工具等方面的现状与趋势，提供能力提升思路，以供业界参考。
近年来汽车已成为人们日常生活中不可或缺的一部分, 但车内的空气污染严重威胁到人体健康, 而造成车内空气污染的主要因素是汽车内饰材料中有害气体的挥发。本文分析了我国VOC 检测相关标准的现状, 并从原理、试验过程等方面对现有汽车内饰材料VOC 的检测方法进行了较为全面的介绍, 讨论了每种方法的优缺点以及适用范围, 为正确选择合适的检测方法提供理论参考依据。
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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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