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飞腾携手中新赛克推出工业互联网安全解决方案

飞腾携手中新赛克推出的工业互联网安全解决方案,面向钢铁、石化、电力、制造等行业和工业互联网云平台,针对其工控网络数据采集、安全监测等需求,提供高端数据采集设备——国产工业智能采集探针,以旁路方式部署在工控网络各层汇聚交换机侧,在不影响正常工业生产的前提下,实现对工业企业OT网络中的数据全量实时采集,支持设备运行状态数据采集、工业协议深度解析、多维度安全元数据提取、数据加密、格式化日志生成、单向安全传输等功能,具有工业级可靠性,具备高端口密度、高性能和灵活部署能力。

  • 2021-05-17
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政府行业信息安全管理中心解决方案

对于政府行业来说, 基于网络边界的安全建设已日臻完善,大量的防火墙、入侵防护、防病毒网关等系统安全设备部署于政府网络中,在这些设备的严密监控下,来自网络外部的安全威胁虽大大减小,但也增加了安全管理的复杂性和成本,如何将现有安全系统纳入统一监管,通过集中管理平台提升政府安全管理效率,实现全方位的安全预警和运维管理,将网络被动防御转化为主动防御,提升政府网络安全防护级别,已成为新时期政府行业信息安全建设的主要方向。

  • 2021-04-26
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基层医疗信息平台解决方案:保障医疗卫生信息安全

为满足人民群众日益增长的健康保障需求,逐步实现人人享有基本医疗卫生服务的目标,国务院印发《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》 (中发〔2009〕6号)、《国务院关于印发医药卫生体制改革近期重点实施方案(2009-2011年)》(国发〔2009〕12号),提出了深化和推进基层医疗卫生机构综合改革的“保基本、强基层、建机制”的总体要求,要求加强基层医疗机构监管,规范医疗行为,提高医疗质量,保障医疗安全。

  • 2021-04-26
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医疗安全解决方案:智慧安全保障医疗信息安全

联网“智能”医疗设备正在普遍应用于医疗行业中,从为输注的药物提供必要安全检查的输液泵,到ICU的远程监护系统,到可进行高精准手术的机器人再到具有蓝牙连接功能的心脏起搏器或脑起搏器等,它们都被以无线或有线的方式连接到网络中,这大大提高了医务人员的效率和就诊的便利性。然而同时, 这也伴随着的新的风险产生—医疗网络的安全风险,可能导致病人的信息泄露或病人的生命危险。

  • 2021-04-26
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边坡自动化在线监测系统解决方案

滑坡、崩塌是危害程度仅次于地震的较大地质灾害,与地震相似具有突发性的特点,滑坡、崩塌在我国分布非常广泛。当下,边坡安全监测缺乏系统的技术研究,管理手段不规范,监测技术落后,缺乏综合考虑,导致人民群众生命财产的损失,造成恶劣的社会影响。

  • 2021-03-25
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智能楼宇解决方案

  • 2020-06-11
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工业互联网IT/OT一体化的安全挑战与应对策略

工业互联网的架构主要由三大支柱组成:数据、网络、安全.数据是核心,网络是基础,安全是前提.工业互联网IT/OT一体化是信息与自动化技术的有机结合.本文总结分析了工业互联网的特点, IT/OT一体化的驱动力、趋势及安全挑战等内容,提出了基于滑动标尺模型的整体框架,并重点分析了以"人"和"安全运营"为中心的工业安全运营中心.工业安全运营中心采用流量镜像方式采集工控系统通信数据进行安全分析和监测,对工控系统运行不会造成任何影响,并且填补了工业安全领域的空白,能够有效应对IT/OT一体化带来的挑战,为智能化工业互联网安全奠定技术基础.

  • 2021-02-07
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市政工程道路路缘石安装施工方案

市政工程道路路缘石安装施工方案

  • 2021-08-16
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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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。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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