当前，城市化已成为全球最显著的社会经济特征之一，超过一半的人口在城市集聚，推动了城市的快速发展，然而也产生了交通拥堵、能源短缺与环境污染等一系列城市问题，对居民生活带来了重大挑战。回顾城市发展史发现，技术革新推动了城市发展，为解决城市问题提供了可靠途径。近代以来，蒸汽技术推动了城市交通的变革，改变了城市的形态和规模；电力技术提高了城市运行效率，改善了城市居民的生活质量和出行方式；计算机技术促进了城市虚拟化、数据化与智能化发展，使得城市空间的发展更加关注人的使用感和舒适度。随着第四次工业革命的兴起，全球科技创新呈现出新的发展趋势，人工智能、移动互联网、生物医药、物联网和通信技术等领域发生了深刻变化。在此新技术革命背景下，探讨未来城市的发展模式将为完善城市研究理论和应对城市问题提供重要的理论支撑。
意识形态安全问题在人工智能“智化”技术的迅猛发展下依然突出，表现在马克思主义中国化研究层面就是人工智能时代的历史认同与认同历史问题。人工智能“智化”技术的迅猛发展，除了赋能历史认同使其更具意象和景象，也让历史认同在“智化”场域中显现着叙史内容自动化、话语表达程序化、信息出入代码化等特征。“全民参与”的人工智能虽为“智化”历史认同注入了生机，但也让历史虚无主义思潮有机可乘，给历史信息、历史史实和历史思维留下了话语表达歧义化和歪曲化、认知效果碎片化和囫囵化、分析逻辑阻滞化和缺失化等问题。然而，人工智能“智化”技术的创新也有其辩证的一面，即“智化”科技与历史的统一，创建“人机一体”的“智化”实验机制；“智化”科技与知识的统一，构建“史实重现”的“智化”知识秩序；“智化”科技与思维的统一，重构“超越人类”的“智化”思维模式，从而实现对历史虚无主义思潮的彻底批判和普遍反制。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济。“数字经济”已经连续五年被写入政府工作报告，2021年政府工作报告中明确提出：“加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。”
全球 EDA 软件行业属于技术、资金、人才密集型行业。由于研发投产周期长，导致行业人才需求以及资金消耗成为行业发展的关键因素，也体现出 EDA 软件行业的主要特征。EDA 三巨头在过去的30多年里，经过了超过200次的并购，形成了现如今行业内的寡头垄断地位，其中 Synopsys 的并购次数更是高达80次。
当今世界正处于新一轮科技革命和产业变革的历史交汇期，以大数据、云计算、物联网为代表新一代信息技术正在蓬勃兴起，并深刻改变世界竞争格局、产业发展形态和商业治理模式，加速重构人类生产方式、生活方式乃至思维方式，一个全新的数字经济时代已经到来。数据是数字经济时代的基础资源、关键要素以及核心资产，也是助推第四次工业革命的重要引擎。加快数据要素向现实生产力的转化，推动经济高质量发展，增强国家综合竞争力，确保我国在未来竞争中立于不败之地、赢得发展先机，是当前一项重要任务。
对于腾讯云未来数据库的整体发展策略，在产品上我们会坚持以云原生为基础的理念来支持开发者，支持新兴业务。随着中国人口红利的逐渐消失，我们认为数据库要做到足够的自治，能够减少DBA的人才缺口量，帮助DBA解决一些业务上的压力。最后随着5G、新基建的到来，多种场景融合也将会到来，所以我们基于传统的布局也会在多模、业务、场景与管理的融合策略上输出相应的产品体系的发展。
数字教育资源已成为现代教育公共服务的基础组成要素，国家教育新型基础设施建设计划明确提出要将数字教育资源新基建作为重点任务之一。在此背景下，文章梳理了我国数字教育资源的发展现状和现实挑战，结合教育新基建政策的战略布局，解读与阐释了新型资源和工具、资源供给体系与资源监管系统三大建设方向，描绘了智能时代数字教育资源建设的未来图景。文章最后论述了多模态学习分析、学科知识图谱、机器学习、区块链等支撑数字教育资源新基建的关键技术，并提出了推进数字教育资源新基建发展的具体路径：运用互联网思维革新资源共建共享机制；推动技术创新与资源建设创新融合发展；提升资源组织管理的智能化精准性水平；深化基于资源的教学改革与常态化应用；发展人机结合的动态实时资源监管体系。期望为推动新时期数字教育资源改革发展提供理论依据。
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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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