5G确定性网络（5GDN: 5G Deterministic Networking）是指利用5G网络资源打造可预期、可规划、可验证，有确定性能力的移动专网，提供差异化+确定性的业务体验。5G确定性网络与工业、能源、多媒体、医疗、车联网等领域的融合具有广阔的前景。例如，5G与工业互联网融合的主要场景有机器视觉检测、高清视频监控、AR协作等等，这些场景对时延、带宽、可靠性等有严格的要求，此前的4G、WiFi等其他网络无法满足需求，从而激发了对5G网络的确定性需求，5G确定性网络应运而生。
为了全方位呈现我国工业互联网平台总体发展阶段性进展、重点行业的应用实践和成效、重点工业互联网平台的核心能力和解决方案，解答目前我国工业互联网平台为工业企业提供了哪些服务、解决了工业企业哪些业务痛点、应用效果如何等社会各界关注的重点问题，在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，国家工业信息安全发展研究中心、两化融合服务联盟、产业互联网发展联盟联合组织开展了我国工业互联网平台发展情况调研，搜集、分析了62个平台、229个工业企业应用案例,组织编写了 《工业互联网平台创新发展白皮书（2018）》，希望为政、产、学、研、用等各参与主体提供参考和 指引，与业界共同推进工业互联网平台的务实创新发展。
本白皮书旨在共商工业互联网平台安全，共筑产业生态，主要分为六个部分。第一部分介绍了国内外工业互联网平台发展情况。第二部分梳理了工业互联网平台安全防护现状。第三部分分析了工业互联网平台安全需求与边界。第四部分提出了包含防护对象、安全角色、安全威胁、安全措施、生命周期五大视角的工业互联网平台安全参考框架。第五部分汇编总结了保障工业互联网平台安全的关键技术。第六部分从政策标准、安全技术、产业协同三个方面对工业互联网平台安全发展进行展望
工业互联网产业联盟（以下简称“AII/联盟”）依托试验平台组、产业发展组，持续组织开展工业互联网应用案例征集工作，2017 年 3 月到 2019 年 2 月，联盟持续推进相关工作，通过多次组织专家评审，共遴选出了 48 个测试床、59个优秀应用案例，19 个典型安全解决方案、30 个网络优秀解决方案汇编成册并 发布。希望通过产业应用案例汇编，全方位呈现工业互联网重点行业的应用实践和成效，展现工业互联网的核心能力和解决方案，展望未来产业创新发展趋势与方向，为工业互联网的实施部署提供示范和标杆，加速产业发展。
在工业互联网产业联盟的指导下，产业发展组连续三年面向联盟成员及全社会开展了优秀应用案例滚动征集工作，旨在发现我国工业互联网新技术、新应用、新业态、新模式的最佳实践，加快优秀案例的宣传推广和规模化应用，助推我国工业互联网产业和应用体系加速形成，贯彻落实《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。通过联盟专家组的四轮评审，2018年共评选出了30个优秀案例，并由产业发展组组长和副组长单位牵头编写了优秀案例集。
工业互联网自身安全可控是确保其在各生产领域能够落地实施的前提，也是产业安全和国家安全的重要基础和保障。 本案例汇编了工业互联网领域十三个典型安全解决方案案例，可作为工业互联网生态链上下游供应商、工业企业用户等在规划、建设和运营工业互联网时的安全参照。
我们全面盘点了2020年抖音平台的热点内容，结合凯度的消费者生活方式和价值观研究，发现用户对短视频的需求已经从最初获得新鲜的感官体验，逐渐上升到信息的获取、情感的联结、圈层的影响、社会的认同等价值层面。短视频给大众带来的改变不只是消遣娱乐，它已经开始真正融入生活、沉淀关系、深入圈层，甚至改变商业。 短视频的内容价值，正在明显重构。
从游戏直播、娱乐直播到如今的活动直播、教育直播、电商直播,直播已经全面渗透到我们的工作和生活之中。相应的,提供企业直播服务的厂商也有了快速的发展,推动着行业规模不断扩大。同时,企业直播也从单纯的工具发展为系统化解决方案,高性价比、标准化的SaaS级服务 成为市场需求的主流。
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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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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。
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