作为数字中国建设的主力军，中国电信推进实施“云改数转”战略，不断推动5G网络的规模发展、技术升级与价值实现，基于云网融合优势，在2020年推出致远、比邻、如翼三类5G定制网服务模式。针对不同行业客户、不同业务需求场景，中国电信充分发挥5G高速率、低时延、高可靠等特性，提供云网融合的5G综合解决方案。
总结分析“十三五”时期我国棉纺织行业的技术进步。综述了纤维材料、棉纺织设备、纺织工艺及纺织管理方面的创新技术，总结棉纺织行业技术发展呈现的特点，分析行业发展趋势。我国棉纺织行业纤维材料向功能性、多元化、生态化不断扩大，以差别化纤维、功能性纤维、高性能纤维和生物基纤维为代表的新型纤维技术不断发展；梳并联、喷气涡流纺、无槽筒自动络筒等技术实现突破；纺织设备在高速、高产、高效、节能、智能化方面不断提升；关键纺织专件的精度、性能、稳定性、使用寿命持续提高；全流程智能化棉纺成套设备及系统的应用代表了目前国内纺纱设备创新的最高水平，树立了行业发展的新标杆；非棉精梳、半精纺、柔洁纺等工艺技术的创新应用提升了产品品质；通过应用现代化企业制度与技术，可不断提高企业科学、高效、精益的管理和决策水平。认为：我国棉纺织行业技术发展充分体现了“科技，时尚，绿色”定位，未来要强化跨界创新、融合创新，加强行业关键技术突破。
工业互联网平台以数据为驱动，一方面以解决企业在生产、经营管理等业务环节遇到的具体问题为根本出发点，通过价值导向，吸引企业上云上平台，解决纵向集成的问题；另一方面通过企业间的横向集成，集聚工业资源要素，实现行业产业链或区域产业集群的数字化升级，加速生产方式和产业形态创新变革。平台的技术核心为工业大脑。工业大脑是数字“孪生”再发展的产物，它是超越人类的全局管理、调度与智能决策的中枢。工业大脑借助百度人工智能、大数据、云计算、IoT、地图等全面的技术和产品能力，以及丰富的数据资源积累，加速实现需求牵引的柔性、智能、绿色生产。利用智能技术与工业知识的有机融合，帮助企业预见成本投入，推进数字化改造和智能化升级。基于平台，可以快速开发部署面向不同行业的敏捷智能应用。工业领域的应用场景多，应用开发品类多，以智能云为基础的工业互联网平台，可以实现场景应用的敏捷开发。实现一个智能化应用的创造效率从30天提升到1周，开发门槛大幅度降低。利用零代码开发等技术，制造业企业可以基于自身业务，快速构建专属于自己的智能应用，加速转型升级。
面向工业互联网应用，引入新技术支持 1 微秒同步精度、0.5-1 毫秒空口时延、“6 个 9”可靠性和灵活的终端组管理，最快可实现 5 毫秒以内的端到端时延和更高的可靠性，提供支持工业级时间敏感网络（TSN，Time Sensitive Networking，时间敏感网络）。这些关键能力的加入，将从底层网络架构标准方面推动工业互联网应用的快速落地。
人工智能是改变世界的颠覆性技术之一，也是影响未来国家实力的重要因素，在军事领域有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。根据国内外目前在人工智能武器装备及智能化导弹技术的研究现状，结合人工智能技术在军事领域的应用，以3款智能化导弹为例，总结了现有导弹所具有的智能化技术，提出了将应用于未来智能化导弹中的8种关键技术及发展构想。最后剖析了人工智能技术的双面性，并构想出未来战争形态。
本文介绍了人工智能技术的概念、起源与发展,分析了人工智能技术对未来战争的影响及其在国外军事领域的发展现状,提出了人工智能技术在未来战争有四种重要的发展应用方向:智能作战样式、智能作战体系、智能作战武器、智能作战保障,可为人工智能技术在军事领域的发展和未来战争的应用提出建设性意见。
2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，这标志着我国正式进入5G商用元年。过去的这一年，5G基站超过25万个、5G用户超过3600万户、国内5G手机累计出货量5985万部，中国5G产业快速发展。5G作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施，不仅在助力疫情防控、复工复产等方面作用突出，更在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能等方面潜力巨大。
据中国船舶行业协会统计数据，经过市场调整，船舶行业出现一些新的特点，船舶行业总体经济总量幅度变化不大的情况下利润有一定幅度下滑，在总体订单有所下降的情况下，出口订单有所回升，同时船舶行业产业集中度进一步提升，目前前十名的船舶企业占据市场的53.4%以上。随着市场竞争的激烈、利润的下滑和质量要求的提高，船舶行业对制造质量更加重视，而作为切割大户，激光切割在新形势下进一步迎来爆发的机会。激光切割作为一种高效、绿色、高质量、高精度的技术，是促进船舶工业发展及船舶加工制造优化的基石，对船舶行业实现减量化、轻量化、再制造、降低成本，减少工时以及节能环保等方面发挥重要作用。另外，激光切割工艺还是船舶结构前船板备料的理想手段，顺应目前船舶结构大型化制造精度化，建造高效化的发展趋势。
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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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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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