01 政务大数据安全保障 02 政务大数据等保测评实践 03 政务大数据测评典型问题 政务大数据定义 ？ 通过大数据技术将政务相关的数据整合，应用在 政府业务领域，赋能政府机构，提升政务实施效 能。这些数据包含了政府开展工作产生、采集以 及因管理服务需求而采集的外部大数据，为政府 自有和面向政府的大数据。
01 数据与价值交易 02 视觉系统与数据真实性保护 03 联邦学习与数据贡献定量分析 04 总结与展望 横向联邦测定样本数据价值 oogle Federated Learning Concept 2017
一、大数据与征信 二、征信与个人金融信息保护 三、隐私计算-百行征信只是搬运工 四、我们的倡议 1、特点：5V ？ Volume 数据量大，对存储、计算能力要求高 ？ Variety 种类多，包括多种来源的结构化、半结构化、无结构化数据 ？ Value 价值密度低，需要机器算法进行数据挖掘 ？ Velocity 速度快，产生速度快，要求处理速度快，时效性要求高 ？ Varacity 数据质量要求高，包括准确性、可靠性等
PKI技术保障大数据安全 从To C 到 To B, 现在是 To D 时代 PKI是保障大数据安全的唯一可靠技术 沃通PKI保障大数据安全应用实践。 数据机密性（Privacy） 身份真实性（Authentication） 行为不可否认（Non-repudiation）
大数据协同安全技术研究与实践 通过对数据保险仓”的6个关键技术和3个实战案例进行讲解，让大家了解如何解决大数据共享利用等协同应用场景下的数据安全管控问题，实现协同安全计算环境，所有导入的数据在隔离的安全计算环境中进行，数据安全可感知、细粒度可授权、动态访问控制，所有操作可审计，分析结果经过审核后输出，实现在安全可控制前提下的共享。
信创安全 数据安全如今在全球都受到极大的关注，大家都在讨论这个话题。大数据时代，数据是最重要的资产，但什么是数据安全、该如何做数据安全？杜跃进博士将分别从大数据环境下的数据安全、数据安全所面临的挑战以及360对数据安全的思考等方面展开讲解。
随着几十年的信息化建设，人类已正式迈入大数据时代，数据成为物质、能源之外的新型资源。 1.三元空间新时代 2.网络空间的挑战 3.深度学习的问题 4.认知计算的方案
背景与挑战 现状与热点 成果简介 数据规模、数据复杂性快速膨胀，如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 各类网络信息系统产生的数据规模越来越大，大量高价值信息隐藏在其中 提高数据共享能力，并以此为基础提升数据的发掘利用水平是不可逆转的发展趋势 数据高度共享、数据有效发掘利用，与数据有效控制、用户隐私保护等安全需求之间存在明显冲突
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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