碳中和背景下的中国工业绿色低碳循环发展

2020年，中国工业增加值达31.3万亿元，连续11年成为世界最大的制造业国家；制造业增加值达26.59万亿元，占全球比重接近30%。“十三五”时期中国高技术制造业增加值平均增速10.4%，高于规上工业增加值平均增速4.9个百分点。集成电路是信息社会的基石，关系到现代信息产业和产业链发展。集成电路产业发展成果骄人，产业规模不断增长。据中国半导体行业测算，2020年我国集成电路销售收入8848亿元，平均增长率达到20%，为同期全球产业增速的3倍。

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走向自动驾驶安全评估方式的协调发展

自动驾驶安全评估方法是一项复杂的、多方面的挑战，涉及多个并行的研究领域和技术专长。值得注意的是，它们还依赖于几种成熟度不同的技术。在这些安全评估方法与安全保证框架相关的情况下，需要考虑其他因素，例如监管需求。因此，难以评估不同方法之间的直接比较，需要仔细识别和商定潜在的协调工作。

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多传感器融合自动驾驶汽车的GPS欺骗安全性评估

对于高级自动驾驶汽车（AV），定位是高度安全的，并且定位对于AV安全也是至关重要的，对它的一个直接威胁是GPS欺骗，但幸运的是，今天的AV系统主要使用多传感器融合（MSF）算法，这些算法通常被认为有可能实际上击败GPS欺骗。然而，在之前的工作还没有研究今天的MSF算法在GPS欺骗下是否确实足够安全，特别是在AV环境下。作者进行了第一个研究来填补这一关键的空白。作为第一项研究，该文关注一个具有设计和实现水平代表性的生产级MSF，并确定了两个AV特定的攻击目标——离开道路攻击和路线错误攻击（off-roadandwrong-way attacks）。

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使用STPA方法分析自动驾驶汽车接管过程

接管过程是指在特定条件下要求驾驶员接管车辆控制的情况，目前对这个过程缺乏安全分析。为了解决这个问题，这篇文章根据ISO 21448对系统理论过程分析（STPA）进行了扩展，将其用于接管系统的安全分析，接管系统由驾驶员和人机界面（HMI）组成。首先，分析系统级危险，以制定安全约束。然后，对接管过程的控制结构进行建模，以识别考虑人为因素的不安全控制行为。最后，分析了不安全控制行为的原因，提出了人机界面的安全要求，以指导接管系统的设计。应用该方法分析了在封闭区域运行的自动驾驶车辆的接管系统，并确定了相应的安全要求。根据问卷调查和接管测试的结果，证明该分析方法适用于提高接管系统的安全性。

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人工智能在电信网络中的应用研究

5G网络为用户带来了多样化的业务体验和卓越的服务质量，但是也将面对运营维护、成本管理、网络安全等方面的挑战。当前，电信网络需要结合人工智能技术实现网络的智能化转型，以提升效率、降低成本。首先介绍了5G网络给运营商带来的挑战，然后重点分析了电信网络如何应用人工智能的特殊性以及电信网络中的人工智能应用场景，最后对研究进行了总结并对未来进行了展望。

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云边协同的智能制造系统

随着新一代信息通信技术和新一代人工智能技术迅猛发展，消费者消费行为和模式不断改变，以及国家间制造业乃至综合国力竞争日趋激烈，许多国家纷纷提出了智能制造发展战略，如德国提出的“工业4.0”战略规划、美国提出的“先进制造业伙伴” 计划，以及中国提出的“中国制造2025”战略规划等，以期在未来的产业竞争中占据竞争优势地位。相应的，一些智能制造的理念 / 概念被相继提出，包括云制造、工业4.0、工业互联网等。

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智能制造背景下MES的发展方向

众所周知，工业控制系统（IndustrialandControl System—ICS或简称工控系统）广泛应用于国家关键生产设施和基础设施，它是系统运行的“中枢”。从工控系统自身来看，随着计算机和网络技术的发展，尤其是信息化与工业化深度融合，在工业4.0、智能制造的背景下，工控系统越来越多地采用通用协议、通用硬件和通用软件，通过互联网等公共网络连接的业务系统也越来越普遍，这使得针对工控系统的攻击行为大幅度增长，也使得工控系统的脆弱性正在逐渐显现，面临的信息安全问题日益突出。

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工业和信息化部关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见

　虚拟现实（含增强现实、混合现实，简称VR）融合应用了多媒体、传感器、新型显示、互联网和人工智能等多领域技术，能够拓展人类感知能力，改变产品形态和服务模式，给经济、科技、文化、军事、生活等领域带来深刻影响。全球虚拟现实产业正从起步培育期向快速发展期迈进，我国面临同步参与国际技术产业创新的难得机遇，但也存在关键技术和高端产品供给不足、内容与服务较为匮乏、创新支撑体系不健全、应用生态不完善等问题。为加快我国虚拟现实产业发展，推动虚拟现实应用创新，培育信息产业新增长点和新动能，现提出以下意见

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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

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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。