智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。
从数据角度看，智慧城市是： ？ 城市高度数字化信息化，城市万物物联； ？ 数据的自动感知、自动采集、高度集成； ？ 数据的自动关联、自动挖掘、自动派发； ？ 数据的深度分析、危机自动判断、应对自动献策； ？ 需求自动感知、服务精准推送。
常言道, “知己知彼，百战不殆”。要实现容灾，首先要了解我们的“敌人”-灾难。那么，哪些事件可以定义为灾难呢?典型的灾难事件是自然灾难，如火灾、洪水、地震、飓风、龙卷风、台风等，还有其它如原先提供给业务运营所需的服务中断，如设备故障、软件错误、电信网络中断和电力故障等等。
几年来云计算和大数据处理平台在安全信息安全管理方面取得了长足的发展，安全专家们不仅能够迅速的定位安全威胁事件，还可以使能更多团队实现安全管理左移的目标。安全事态感知和预警平台的构建需要精细的规划和打磨才能实现其预期的功效。本次议题将详细介绍当前业界流行的安全攻击和威胁框架，以及如何设计可重复使用的威胁狩猎流程，如何实施基于网络行为特征定义的自动化威胁狩猎。并介绍大数据搜索和规划的挑战和最佳实践做法。
非物质文化遗产的数字化展示媒介研究.延伸至其他行业的可能性
平台采用大数据分析技术，将各类资产数据进行有效关联，为各类管理目的提供数据分析服务。不仅打破因时间、地点、人员等办公条件的限制，全面提高办公效率。还采用Saas云端运维模式，网络运维全托管，保证数据的时效性、同步性、安全性。通过三维可视化技术的应用，可有效降低管理工作的技术门槛，使管理工作更加形象直观，高效便捷。通过物联网技术的实现，全面掌握资产使用过程、使用流向、当前状态。全程可跟踪、可追溯、责任到人。将手机移动、物联网、大数据、云技术完美融合，使管理工作更加高效智能。
大数据技术，解决视频领域的知识识别,知识发现，知识集成与跟踪,推理等关键技术问题。利用大数据建模技术，实现房地产价格指数、房地产评估模型。
随着国民生活水平的提高，人们对住所及办公楼等体验要求的不断增多，越来越多的物业需要升级原有的门禁系统让它具备智慧化和移动化的功能，基于手机和移动网络的智慧出入系统更符合社会“无纸化”和移动互联网的发展大势。同时计算机网络技术 现代自动控制技术和通信技术在现代化建筑的设计建造中得到广泛的应用，特别是随着各种智能系统的广泛应用，是居民的居住环境向着信息化、 自动化、安全化乃至智能化的方向发展。
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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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