车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态，是全球创新的热点和未来发展的制高点。与此同时，车联网发展也面临巨大的安全挑战，其中数据安全是当前车联网安全研究和管理的重点。围绕车联网产业应用中的数据链及可能存在的数据安全风险开展分析，并从安全技术产业、数据安全治理、数据跨境流动等维度提出相关建议。
对于高级自动驾驶汽车（AV），定位是高度安全的，并且定位对于AV安全也是至关重要的，对它的一个直接威胁是GPS欺骗，但幸运的是，今天的AV系统主要使用多传感器融合（MSF）算法，这些算法通常被认为有可能实际上击败GPS欺骗。然而，在之前的工作还没有研究今天的MSF算法在GPS欺骗下是否确实足够安全，特别是在AV环境下。作者进行了第一个研究来填补这一关键的空白。作为第一项研究，该文关注一个具有设计和实现水平代表性的生产级MSF，并确定了两个AV特定的攻击目标——离开道路攻击和路线错误攻击（off-roadandwrong-way attacks）。
党的十九大提出了“智慧社会”，通用航空作为国家重点发展的战略新兴产业，通过全面推进新兴信息技术与智能科技应用建设打造“智慧通航”来实现通用航空产业持续快速发展。面对行业内外发展环境的快速变化，如何适应新时代科技革命的新形势，更好地将现代科技运用到通用航空产业的各个领域，已经成为我国通用航空业界需要亟需解决的现实课题。
2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》指出，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势[1]。2016年，《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》进一步指出，健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源[2]。为推进实施健康中国战略，2018年，《国务院办公厅印发关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》[3]；为运用大数据促进保障和改善民生，《国家卫健委印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》[4]，将健康医疗大数据定义为：健康医疗大数据是指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。同时明确，我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据，国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上，根据国家战略安全和人民群众生命安全需要，加以规范管理和开发利用；健康医疗大数据的应用发展，标准是前提，安全是保障，服务是目的；坚持安全可控，妥善处理应用发展与保障安全的关系，突出增强安全技术支撑能力，保护个人隐私和信息安全[5]。
根据国务院发布的《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》，到2025年，我国新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右，动力电池、驱动电机、车用操作系统等关键技术取得重大突破，安全水平全面提升。到2035年，纯电动汽车成为我国新销售车辆的主流，公共领域用车全面电动化。经过长期努力，我国新能源汽车技术水平大幅提升，产品竞争力不断增强，支持政策及配套体系进一步完善，这些有利因素支撑了新能源汽车销量的高速攀升。
BCG最近提出仿生企业（Bionic Company）的概念——企业必须成为仿生体，才能抓住数字时代层出不穷的技术机遇，实现转型。仿生型企业运用新技术，将信息搜集、处理、判断和执行能力与业务流程完美融合，达到近乎人类自主行为的能力水平；其前提是对组织进行自我改造，使人员、流程和技术等能够无缝衔接并高效协同，从而建立类似人工智能的决策引擎，配合大量实时数据，以期逐步替代传统的基于人工经验及一定主观判断的经营分析和决策。
工业自动化涵盖了自动化控制、仪表、计算机网络通信等领域。工业自动化程度的提升对产业转型升级、工业结构的调整以及企业竞争力的提升有很重要的意义。现在很多品牌就将目标瞄准工业自动化。以RS PRO为例，越来越关注传感器以及控制类的产品，而这些都是和工业自动化紧密相关的。企业纷纷将智能制造作为发展先进制造业的制高点。
经过建国以来近70年的发展，我国基础设施存量截至2018年已居世界首位，在交通、能源、通信、水利等领域取得诸多世人瞩目的成绩。但随着基础设施的不断发展,我国基础设施体系显现出一些问题,可能对未来基础设施的高质量发展造成一定阻碍。与此同时，新时代基础设施也将面临不同于以往的新发展趋势。对此应提高重视,准确判断,谋求基础设施高质量发展的新思路。
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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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