随着无人机的广泛应用，各种影像和视频影像的获取更加方便和及时，但影像的及时处理和初步定位显得越来越重要[1]。特别是近几年来无人机监控技术的发展，以及视频流传输技术的逐步成熟，利用电动无人机搭载小型摄像头获取视频数据用于应急救灾成为可能[2]。在测绘领域，特别是在应急测绘条件下，为满足特殊的需要，比如获取全景图，构建立体像对，构建可量测立体模型，只获取视频影像是不够的。因此开展关键帧的自动抓取并进行光束空中三角测量放实现立体量测具有重要的研究意义。
联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
水声通信设备用于潜水员与岸上指挥员之间的通信。传声器将指挥员的声音信号转换成电信号，电信号通过主机处理器转换为超声波信号发送到水里。超声波信号处理器接收到信号后，将其转换为电信号，电信号再通过面罩转换为声音信号传输给潜水员。水声无线通信是蛙人水下通信的主要发展趋势。相比于有线通信，水声通信距离远，可以达到10km，通信设备不影响蛙人水下作业，特别适合水下作战蛙人使用。
美国海军能够对海啸、台风和飓风等自然灾害迅速做出反应，向受害者提供人道主义援助，这一点已赢得国际社会的肯定。但少为人知的是，美国海军的海洋调查船（ocean ographic survey ship）在这些反应行动中做出了重要的贡献，例如2010年的海地地震、2005年卡特里娜飓风以及2004年重创了印尼班达亚齐海岸的大海啸。
光缆是一定数量的光纤按照一定方式组成缆心，外包有护套，有的还包覆外护层，用以实现光信号传输的一种通信线路。即：由光纤（光传输载体）经过一定的工艺而形成的线缆。海底光缆，则是铺设在海洋底部的光缆统称。海底光缆系统分为岸上设备和水下设备两大部分。岸上设备将语音、图象、数据等通信业务打包传输。水下设备负责通信信号的处理、发送和接收。水下设备分为海底光缆、中继器和“分支单元”三部分：海底光缆是其中最重要的也是最脆弱的部分。
海岸带是人类开发程度较高的地区，资源丰富但生态环境相对比较脆弱。随着社会经济的发展，海岸带生态环境发生了明显的变化，海岸带地区的海洋环境监测受到了越来越多的关注。卫星遥感技术可实现对大范围海域进行全方位、多时相的连续监测，能够适应复杂多变的海岸带环境，弥补了传统监测方法的不足。近年来随着传感器和海洋遥感技术的发展，目前已经具有卫星遥感监测、水下探测、海洋浮标监测、近海测绘等多种海洋观测手段，并积累了大量实测数据、卫星遥感数据，建立了多种数值模型，形成了一个比较全面的海洋观测系统，为海岸带环境监测提供了可靠的手段和方法，对海岸带生态环境治理和社会经济可持续发展提供了有力支持。海洋遥感技术在海岸带管理与规划、海洋初级生产力估算、海洋环境监测、海洋通量研究、海洋渔业开发等方面得到了广泛应用。本文对遥感技术在海岸带环境监测中的主要研究应用和进展进行论述和总结，并对今后的海洋水色遥感研究工作提出展望。
工业测控设备是工业控制系统的神经中枢，其安全问题日趋严峻，内生安全技术是抵御内外部信息安全威胁攻击的根本。本文从内生安全视角阐述了工业测控设备功能安全、信息安全技术的发展过程，以及目前国内外安全型工业测控设备的产品化业态，介绍了相关工业测控设备安全标准研究进展，最后结合现状分析了未来发展的趋势，为工业测控设备安全技术的研究及发展提供参考。
侧扫声呐利用水底后向散射回波来探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标，是海洋探测的重要工具之一,应用极其广泛。对于海洋水下救捞、海洋地质地貌测量、海洋大陆架专属经济区划分、海洋工程、海洋开发以及港口航道疏浚、河港、大坝维护探查乃至渔业研究等都是非常有效的探测工具。侧扫声呐还可用于探查海底的沉船、水雷、导弹和潜艇活动等,因而更有其重要的军事意义。
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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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