介绍了广东联通在AI创新领域进行的一项网络智能化运维实践，提出一种基于AI关联分析的网络设备配置异常监测方法，创造性地以AI关联分析中得到的弱关联规则构建异常特征模型，从海量配置数据中快速发现配置异常。该算法具备自学习、自挖掘能力，具备良好的泛化性和应用推广性，能有效应对5G时代大量网络新建和网络改造带来的配置稽核工作量爆发式增长。
伴随城镇化、工业化进程的加快，乡村地域正经历着经济社会发展方式转变、土地空间重构、生态环境急剧变化等过程。本文基于乡村发展的问题诊断，结合村庄规划在国土空间规划体系中的定位，明晰乡村空间治理对村庄规划的需求，从村域“人—地—产”耦合互动机理、村域承载力提升的村庄规划标准、基于分区分类的村域差别化治理等方面，为村庄规划编制提供理论与方法支撑。
随着电子技术和信息技术的发展进步，软件在航天器中所占比重越来越大，如何组织软件队伍并实施科学有效的软件系统工程化管理是航天软件工程领域的研究热点问题之一。面向探索性强、风险性高的某国家重大科技工程，针对其软件工作面临的多任务并行研制、技术状态复杂多变等挑战，提出了一种面向复杂软件系统的敏捷式精细化过程管理模型。该模型推动了重大工程软件系统管理的科学化、系统化和规范化发展，解决了复杂软件系统的信息生态链管理、隐性经验知识向产品研制的转化匹配、技术状态的全要素推演分析等难题，为任务完成奠定了基础，其管理方法和实践经验对航天器复杂软件系统研制有广泛的借鉴意义。
基于自主搭建的EVPN网络实验平台，对EVPN双归架构进行仿真技术攻关。结合某市联通宽带城域网现状，首次提出以EVPN网络能力为中心，推进网络设备软件升级、EVPN双归架构部署、定制化的业务专线产品的网络数字化能力阶梯部署。从网络架构创新、商用部署平滑推进、EVPN专线产品研发交付等维度，重塑某市联通宽带城域网VPN架构体系，快速赋能行业客户网络多场景接入，实现新网络架构的演进与行业数字化转型融合构建，支撑网络高质量持续发展。
人工智能，实现从感知到认知的能力跨越，最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力，而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的 AI 底层技术，可通过实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻辑认知。 知识图谱，通常分为两类。一是通用知识图谱。例如，百科里的基于公开数据构建的明星图谱、影视图谱等。二是面向具体行业的大规模语义网络，即行业知识图谱，或者叫领域知识图谱。明略科技目前涉足公安、金融、工业等行业，这些行业都有各自的行业或领域知识图谱。
随着社会各行各业数字化转型加速，各种新型业务对于网络的需求不断变化，差异化服务保障成为支撑5G和云时代IP骨干网络业务发展的基础。本文针对新型业务对网络提出的各种差异化需求，明确了IP骨干网提供差异化服务保障的目标架构及解决方案，并对解决方案拟采用的SR/SRv6、SDN等新技术进行了阐述。
基于常驻用户分离的室分故障定位方法，在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上，基于室内常驻用户识别，用户楼宇位置识别，常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设，并通过数字化运营系统实现工单一点看全。
物联管理满足感知层终端或传感器在接入方面的要求，它的核心是保障物理设备、物理网络与上层应用之间有序、顺畅交互。高速公路运营管理对路网进行规划和道路维护，保障车辆在高速公路的顺畅运行；物联管理主要是提供设备通信连接和设备管理，保障状态全面感知、信息高效处理，高速公路运营管理与物联管理具有很多相似性。因此，我们将高速公路的路网规划、车流引导、收费管理、路网监控、道路维护等业务，分别与物联管理功能进行类比，增加对物联管理的感性认识
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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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