传统的IT是成本中心，而有了数据后，就可能成为价值中心，这个价值体现在：在管理上可以提供决策支持，在生产上可以提供与管理匹配的智能工具，也就是提升生产关系和生产力的适配能力。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，关于数据中台的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？带着上述问题，InfoQ 在技术雷达峰会上采访了 ThoughtWorks 数据和智能总监史凯，谈谈他对于数据中台的看法。
我国由于长期缺少大规模的汽车风洞，导致汽车空气动力学的开发与研究更多地依赖国外汽车风洞或 CFD。基于汽车模型的空气动力学研究更是五花八门，各自研究各自的，缺乏行业里认可的标准模型，不利于数据对标或解释。这无疑会影响我国汽车空气动力学的研究，影响汽车行业的沟通和交流，限制了我国汽车空气动力学研究和设计水平的提高，影响 2020 年乘用车百公里油耗 5 升以下的目标实现，甚至影响整个中国汽车工业的发展。
数智园区是数字社会的产物，它基于数字与人工智能技术的应用，渗入产业园区的所有业务活动——生产运 行、园区管理与运营、职场各类人员的服务等，通过产城融合改变了城市、产业、市场、社会以及家庭的运行理念 和方式，成为智慧社会架构的基层组成部分和智慧目标的基础设施，可谓新基建的抓手。数智园区健康发展取决于 我们是否具备科学的理念与方法，能否厘清园区相关关系和确保数智平台的可持续。
产品高端化： 品类高端消费者的需求驱动着品类升级，比如牙膏，漱口水和电动牙刷 例如在牙膏的溢价空间中可以关注修复, 出血, 防过敏等牙龈相关的需求解决上 品类流转/升级 随着传统类目的日趋成熟伴随着科技发展和生活方式的改变，消费者由传统类目流转到新兴类目比如 手动牙刷到电动牙刷，牙线到冲牙器
本报告围绕基因行业的宏观背景、定义、核心技术和应用、跨界融合、产业创新案例、需求调研及展望等主题（考虑篇幅，除特别说明，检测方面以测序技术为主展开）；时间维度上，本报告基于近年的信息梳理和归纳，立足于 2020 年，展望 2021 年；地理维度上，本报告以中国大陆地区的市场范围为主，覆盖全球的前沿技术应用和产业格局。
当疫情在中国逐渐消退时，他们开始梳理这段抗疫历程，并集结成这本指南。指南重点介绍了新冠 疫情爆发下，医院在人员、空间、院感、医疗流程、物资保障、信息化办公、医院与政府和社会联 防联控等8个方面的创新管理举措，以及来自武汉抗疫一线的实践与经验。 这些经验如与当地的法律、法规有冲突，建议咨询当地CDC或者以当地的标准为主。 疫情无国界，它是全人类共同的敌人。但愿这种分享，能为全人类联合战疫提供些许助益，也欢迎 全球医疗同道提出宝贵意见。
大健康产业是指与人的身心健康相关的产业体系，以健康长寿为终极目标，包含对健康人群的创造和维持健康，对亚健康人群的恢复健康，以及对患病人群的修复健康，覆盖全人群、全生命周期的产业链。产业范畴上包括药品、医疗器械、中药材、医用材料、保健食品、保健产品（健康用品）、健康器械等在内的健康制造业，以及包含医疗服务、健康管理、健康养老、调理康复、科学健身、营养保健、健康检测、健康咨询、健康信息、健康保险、健康理财等在内的健康服务业。大健康产业是在对生命全过程全面呵护的理念指导下提出来的。它追求的不仅是个体身体健康，还包含精神、心理、生理、社会、环境、道德等方面的完全健康。
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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。
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
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