本文谈论企业数字化转型，重点围绕数字化转型的本质究竟是什么？企业如何进行数字化转型这两个关键点。 云原生、微服务、中台等，这些仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务，因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统（DSS）到商业智能（BI）、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
国有企业在数字化转型方面承担了重要的责任和使命。2020年，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确了国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，开启了国有企业数字化转型的新篇章。
人工智能是驱动经济和社会发展的重要力量，具有巨大的应用价值，是各国争相布局的战略领域。本文旨在从宏观和微观两个角度对中美两国在人工智能领域的竞争现状进行了详细对比，分析各自的优势与不足，并对我国人工智能的发展提出有效建议。在宏观角度，梳理和分析中美两国人工智能的政策战略，对比两国国家层面的发展规划。在微观角度，从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模六个指标维度比较中美人工智能的具体发展现状以及各自存在的竞争优势。研究发现，美国当前依然保持着世界人工智能发展的总体领先地位，尤其是在高质量研发、高质量人才、人工智能芯片、融资环境等方面具有相当大的优势。中国在研发总量上远超美国，在超级计算机数量、人工智能应用、数据等方面表现更为优异。未来，中国要不断吸引全世界的高精尖人才，制定激励举措鼓励研究人员进行高质量的研究。此外，建立大学、研究机构与企业之间的桥梁，加强三者间的深度交流与合作，加速关键领域的突破。
能源互联网（Internet of Energy）：综合运用先进的电力电子技术, 信息技术和智能管理技术, 将大量由分布式能量采集装置, 分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。
智能交通技术体系庞大，涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分（见图1）。在单车智能方面，自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向；从技术层面看，环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况，国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5]，均投入了大量的精力和资金进行相关研发，以期占据技术高地。
随着《中华人民共和国密码法》和《国家政务信息化项目建设管理办法》（国办发〔2019〕57 号）的发布，以密码为核心的网络安全的重要性越发凸显。然而，在国内智慧城市的大规模建设中，“重业务、轻安全”的现象普遍存在。密码技术作为智慧城市网络安全的基础与核心技术，从智慧城市密码的应用架构、密码核心技术、防护能力、解决的应用领域、密码应用实践等方面分别进行了阐述，可以解决智慧城市建设中出现的安全性问题， 并重点解决智慧城市建设的数据全生命周期安全、数据安全共享交换与开放、异构身份的统一识别等关键点。
为满足5G架构下移动定位市场的高精度定位特性和需求，提出了基于5G移动通信网络的定位网络架构，重点设计了基于5G信号的高精度定位技术方案。通过技术性能评估证明，利用蜂窝网进一步提升定位精度在5G网络中成为可能。预测5G移动定位的部署趋势将是通信定位一体化、本地化，工业物联网和车联网场景下对高精度定位的需求，将是后续高精度定位重点发展的方向。
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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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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。
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。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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