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。
针对使用小型测量船搭载摆杆型海洋重力仪获取数据质量不高的问题，在深入分析海洋环境动态效应误差特性基础上，提出了一种基于互相关分析的交叉耦合效应修正法，对高动态海洋重力测量数据实施综合误差补偿和精细处理。使用典型恶劣海况条件下的观测数据对该方法的有效性进行了验证，结果显示，重力测线成果内符合精度从原先的±9.35×10-5m/s2大幅提升到±1.43×10-5m/s2，同时使用卫星测高反演重力对精细处理结果的可靠性进行了外部检核，外符合精度也从原先的±7.73×10-5m/s2提高到±5.63×10-5m/s2。
近年来，我国以海水养殖为重点的海洋渔业迅猛发展，掀起了海藻、海洋虾类、海洋贝类、海洋鱼类、海珍品养殖的五次产业浪潮，自上世纪90年代以来水产养殖总产量一直稳居世界首位。但随着海洋捕捞技术的进步和强度的增加，已出现“中国近海无鱼可打”的尴尬，中国近海渔业已深陷困境。另一方面，由于局部水域环境恶化、产品品质下滑、养殖病害严重等因素的影响，传统网箱养殖、滩涂网围养殖等模式的海水养殖业严重地制约着养殖业的可持续发展。面对人们对健康的更加关注，我国的海洋水产养殖业面临新一轮的产业升级，海洋牧场就是在这样的情况下应运而生。
在海洋调查测线设计中，通常有主测线和检查线（联络测线）的设计，这样可以保证拥有一定数量的测线交点。通过统计主检交点的测量数据差值，根据各类规范公式可以评估测量结果的内符合精度，这也是测线交点差的常规用途。由于有些交点误差中也包含了与时间相关的测量要素，那么通过对交点误差的统计分析，来校验这些时间相关要素量值的大小，也不失为一种有效的手段。下面就给出几个与时间相关的交点差数据分析的应用示例。
海图图载水深为水深点处深度基准面至海底的垂直距离，是测深时刻瞬时水深剥离动态潮汐部分后的稳态部分。理论上，瞬时水深甚少浅于图载水深，航海用户在使用海图时，从安全角度可以不考虑潮汐。但另一方面，图载静态水深降低了航道等重要通航水域的通航能力，特别是潮差普遍较大的中国沿岸浅水区。
目前，无人水面舰船代表了海洋测量装备自动化、智能化的发展趋势，是海洋测量技术研究的热点。针对浅水区域水下地形复杂、暗礁众多、涌浪较大的特点，对无人水面测量艇水深测量技术进行研究，涉及的关键技术包括船型及推进方式设计、测量设备加装测试、无线数据传输功能、测量艇吊放回收技术等，本文主要围绕船型及推进方式展开研究，提出三体喷水推进无人水面测量艇设计方案，基于该方案实现的测量模式具有很强的机动性和高效性，必将极大地提高测量部门在浅水区域水深数据的快速获取能力。
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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。
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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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