海洋科学研究、资源调查与开发、工程建设及军事等活动都需要准确地获取所关注区域内的海底地形地貌信息，并将其作为基础资料与支撑依据。因此，如何去了解海洋地形地貌信息，对海洋地形地貌信息进行有效的测绘，获取海洋地形地貌信息图谱，成了海洋研究中的重要问题。
多波束测深系统也称为条带式测深系统，是利用声波在水体的传播特性来测量水深的一种声学探测技术。该系统利用安装于测量船底部的声学换能器阵列，按照一定的角度向海底发射超宽声波波束，并接收海底反向散射的回波信号，根据各角度反射声波到达接收换能器的时间和相位，经过信号解算得到多个探测点的水深值，这是一个主动识别和进行异常校正的测深过程，其水深测量值是根据发射声波探测海底的往返时间与声波在海水中的传播速度来确定。
陆架海底砂质沉积物在海洋浪、潮、流等水动力作用下，发育了各种起伏的海底地貌，统称底床形态，波脊线垂直于陆架主水流方向的丘状或新月状底床形态称为海底沙波。海底沙波在全球潮流陆架、海岸、海峡、海湾以及有定向流速的陆架海区等地普遍发育，如Hinder Banks北部、白令海、日本海、北海荷兰外岸、地中海沿岸、Long Island Sound东部、韩国西岸Garolim Bay潮滩等海底区域均发育有沙波地貌。中国的沙波则主要分布在渤海东部浅滩、东海中外陆架、扬子浅滩、台湾海峡东山岛岸外、南海北部陆架以及海南东方岸外等海域。
海水的温度和深度是海洋最基本的物理参数，通过观测海水温度随深度的变化来获取温深剖面数据是海洋调查研究的重要手段。然而，依靠投弃式剖面仪等传统的测量方法，仅能获取低时空分辨率的海洋动力环境参数，这对开展大洋中尺度涡旋、锋面及内波的研究来说是远远不够的。
作为海洋科学的基础学科，物理海洋学关注的是海洋中动量、能量与物质输运过程及其变化规律，其基本研究对象是海水的运动。海洋中存在着不同时间和空间尺度的运动（图1），如小尺度的海浪、中尺度的涡旋以及大尺度的海洋环流等，这些对海洋中物质和能量的输送都起着重要作用，并有效地支撑着海洋的生命系统。
侧扫声呐利用水底后向散射回波来探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标，是海洋探测的重要工具之一,应用极其广泛。对于海洋水下救捞、海洋地质地貌测量、海洋大陆架专属经济区划分、海洋工程、海洋开发以及港口航道疏浚、河港、大坝维护探查乃至渔业研究等都是非常有效的探测工具。侧扫声呐还可用于探查海底的沉船、水雷、导弹和潜艇活动等,因而更有其重要的军事意义。
声呐应水下目标预警探测而生，因目标演变、环境变化和任务多元而不断发展。从潜艇探测到鱼雷、水雷探测，从主动测量到主被动联合探测，从中频到高频和低频，从机械扫描到相控阵，从平面阵到线列阵和共形阵，从常规脉冲到脉冲压缩、单脉冲、合成孔径、逆合成孔径，从舰载到艇载、机载，从单基地到双、多基地，从单独作战到分布式组网，从预警监视到定位识别、跟踪火控、测深规避、通信导航、水声对抗，从声感知到雷达、激光、磁异探测异质联合，从军用到民用，声呐技术装备不断演进。随着美国重返亚太、第三次抵消战略、南海竞争形势的发展和空海一体战水下信息感知的作战需求，声呐技术和装备将持续受到高度关注。同时，在人工智能、信号处理和工艺材料等基础能力的推动和认知、MIMO等新型体系架构方式的牵引下，声呐系统将在功能和性能领域不断拓展。
为了研究内波对多波束测深的影响，本文通过对内波建模，分别对四个区间的声线跟踪情况进行了研究分析。在此基础上，推导了针对曲线型梯度结构的声线跟踪模型，并根据该模型进行了仿真分析。仿真简单模拟了采用常梯度声线跟踪模型对曲线型梯度结构声速剖面进行声速改正的声线跟踪过程。本文采用仿真数据绘制了声线跟踪前后的声线示意图，并对归算前后的波束脚印位置进行了比较分析。仿真结果说明内波会给多波束的边缘波束带来大量尖峰状的浅点，而这些浅点难以用传统的声速改正模型消除。
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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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