在海洋测绘中，沿岸的平均海面是一个标准的起算基准面，在其上关系到陆地测量高度的高程基准，在其下决定着海洋水深的深度基准，进而由深度基准决定着海岸线基准和灯高基准。确定平均海面本身的高程依赖于对沿岸的潮汐观测，求取当地平均海面的85高程的方法主要是采用水准联测法、固定点位法、潮信资料法以及平均海面传递技术等。在沿岸测量特别是滩涂和礁石测量中，都会碰到△H（即当地平均海面的高程值到1985国家高程基准的高程值之间的差值）值的改正问题，黄、渤海海区的平均海面和1985国家高程基准面基本一致，因此就不存在这个问题；东海、南海海区的△H值明显，实际工作中要解决海岸地形图（采用1985国家高程基准）和水深图（采用当地平均海面）的高度衔接问题。本文就来研究和探讨这个问题。
水是基础性自然资源和战略性经济资源，人口、资源和环境，是当今世界所面临的三项重大发展问题，而在资源问题中，水资源是各种资源中人类最不可或缺、无法替代的资源之一。尤其近年来人类趋海活动的持续加快，水资源短缺已经成为制约沿海经济社会发展的重要瓶颈，严重影响了社会的持续发展和人民生活水平的提高。
珠江口地区是广东省经济社会发展的龙头和主体，是广东省乃至全国人口最密集、经济最发达的城市群区域。20世纪80年代改革开放以来，珠江三角洲地区经济迅猛发展，人类活动频繁，尤其是沿岸围填海、桥梁港口的修建等活动，导致珠江口海岸线不断向海推进，海岸线的类型和长度都发生了很大变化。遥感技术具有大面积、同步、对同一区域进行重复观测等独特优势，可不依赖于海域和地表状况进行长期调查。作为一种动态变化的监测手段，遥感已广泛应用于海岸线变迁监测与分析中；在珠江口区域也有一些研究，其中：朱小鸽利用1973年、1992年和1998年三期影像对珠江口海岸线进行了遥感监测，李学杰利用1973～2003年间的四期遥感影像分析了珠江口伶仃洋的海岸线变迁及其环境效应，李猷等分析了深圳市1978～2005 年海岸线时空动态演变特征并探讨了其驱动因素，朱俊凤等利用1998年、2003年和2008年的遥感影像对珠江三角洲海岸线进行了遥感调查和演变分析，这些研究大多是针对八大口门中的东部四个口门（虎门、蕉门、洪奇门、横门）或伶仃洋进行的，因为该区域海岸线变化较为剧烈。
水下地形测量按照是否设置潮位站分为有验潮和无验潮两种方式，无验潮采用RTK-GPS模式直接实现厘米级的高程定位精度，对GPS数据传输的稳定性要求很高。钱塘江河口部分开阔水域处于ZJCORS信号不稳定区域，因此只能采用有验潮模式实现水下地形测量。
海洋基础地理数据由系列比例尺数据组成，每一固定比例尺数据能出版对应比例尺的纸质海图、电子海图等产品。海洋基础地理数据编制最常用的投影是墨卡托投影。基础数据编制首先根据要求设定数据墨卡托投影和编辑比例尺，然后依据海图制图要素综合指标进行制图综合，最后将制图综合结果入库[3-4]。墨卡托投影的变形规律为：在两条基准纬线上无变形；在两条基准纬线之间，长度比小于1，为负向变形；在两条基准纬线之外，长度比大于1，为正向变形；越接近两级点，长度变形越大，极点处长度比为无穷大；面积比是长度比的平方，面积变形更大，产生失真现象。在比例尺一定条件下，墨卡托投影选择不同的基准纬线，综合指标对应的实际距离也不同[6-8]。例如比例尺为1：10万，墨卡托投影基准纬线30°，浅于20m的海区水深注记的密度为10～15mm。在赤道上，对应实地距离850～1300m；在30°纬度上，对应实地距离1000～1500m；在60°纬度上，对应实地距离1700～2600m。
海洋地理信息是一切海上活动的基础。海洋地理信息包括通过对整个海洋空间,进行全方位、多要素的综合测量,获取的海底地形、地貌、底质、重力、磁力等各种信息和数据。无论是航行安全，还是海洋勘探开发，都需要掌握精准的海洋地理信息。
深拖是深水井场调查中的常用设备。它是将一种或几种调查仪器组合安装在拖体上，并将拖体沉放到预定深度，减少水体等对调查精度的影响。深拖调查时因拖体位于水下，距离调查船较远，不可控因素较多。海底平坦时，拖体距离海底高度一般在40-70m，高度较好控制，获得资料的精度高，清晰度好；海底崎岖不平时，拖体高度难以控制，带来设备安全、资料质量和测量精度下降等问题。本文根据海上作业中遇到的问题，研究深拖在深水崎岖海底作业的难点及解决方法。
对静态重力仪而言，有二个关键指标：灵敏度和漂移。它们决定了仪器的性能。而在动态重力仪中，则多了一个动态特性指标。即在运动加速度的影响下，仪器是否仍可以保持高精度的测量。 本文介绍了直立弹簧传感器和摆杆式零长弹簧传感器的优缺点，以及它们的动态特点。国际上最新推出的采用全反馈磁阻尼技术的摆杆式零长弹簧传感器，是对摆杆式零长弹簧传感器动态特性的重大改进和提升。
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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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