无规矩不成方圆，数字经济时代尤其如此。数据治理规则作为数字经济时代的“规”和“矩”，既可以对经济产生显著的短期冲击，也可能对经济发展造成长期的影响。世界主要国家和地区在构建数据治理体系时，都会将数据治理的经济影响纳入考量范围，但是由于发展阶段和基本国情的各不相同，数据治理的路径和策略的选择存在较大差异。该文提出要通过求同存异、增进信任、面向未来的数据治理理念，不断加强数据治理的国际合作，既满足数字经济不断向前发展的需要，也要共享全球数字经济发展的成果。
作为2020/2021中国城市规划年会暨2021中国城市规划学术季备受关注和规模盛大的学术对话之一，“空间治理转型及行业变革”于9月26日在成都召开，学会城乡治理与政策研究学委会委员、江苏省城镇化和城乡规划研究中心主任丁志刚，做了题为《新发展阶段中国城市空间治理的策略思考》的精彩主旨报告，阐述了新发展阶段空间需求面临的变化，从推动空间供给和需求匹配的角度，提出国家、区域、城乡、城市、以及城市内部等不同空间尺度的空间供给策略，以改革的办法实现空间供给结构的调整，并支撑未来中国经济社会的高质量发展。
对我国算力及算力能效的研究现状进行了综述，包括SPEC CPU、SPEC Power、MLperf等数据中心单服务器的算力，TOP500和 Green500等超算的算力，以及电能使用效率（PUE）。通过分析，提出一种数据中心算力和算效的衡量方式，并据此测算出我国当前的数据中心算力和算效的水平。
数字技术引发了国家治理的深度变革，对已有的治理理念、政策措施、制度规则和技术手段产生了巨大影响。税收作为国家治理的重要组成部分，在数字技术的冲击下也面临着制度调整与革新。面对数字经济带来的新机遇和新考验，我们既需要以包容审慎的政策措施来积极助力数字经济发展，更需要调整政府监管的体制，加快税收治理体系的数字化转型，着力构建更加一体化、法治化、信息化的数字经济税收体制。本文将结合数字经济的基本特征以及税收治理的实际，运用马克思主义政治经济学中的生产力和生产关系理论以及治理相关理论，通过分析新经济、新业态和新模式带来的新挑战，研究包括税务机关在内的治理理念、方式、技术和组织的变革路径，提出当前我国在推进税收治理体系和治理能力的现代化进程中，加快税收监管工作数字化转型的实践策略。
人脸信息属于个人生物信息，具有独特性、直接识别性、不可更改性、易采集性、不可匿名性等特征。目前，人脸识别技术在实践中参差不齐，误差很大，尽管其可能会在一定程度上节省人力成本，但其风险也不可小觑。人脸识别技术的风险大于收益的可能性是存在的。鉴于人脸识别的应用场景很多，应采取场景理论、风险预防理论以及在此基础上提炼的同一性与差异性相结合的规制原理予以规制。具体来说，我国应对人脸识别建立健全一体适用的安全与责任底线，区分公私部门并配置不同的规制重心，同时对人脸信息的采集施加比对一般个人信息的采集更强的规制力度。
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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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