在数字化浪潮席卷全球的今天，智能传感器作为信息技术的关键组成部分，其重要性愈发凸显。作为信息系统与外界环境交互的敏锐触角和感知信息的主要源泉，智能传感器不仅是连接物理世界与数字世界的桥梁,更是决定未来信息技术产业发展能级的关键核心和先导基础。其广泛的应用领域，从工业控制到消费电子，从汽车电子到医疗康养，无不彰显出其在推动产业升级、促进经济发展中的重要作用。
随着云计算的快速普及，云安全已成为企业数字化转型过程中不可忽视的核心问题。 云环境的开放性、多样性和复杂性，给企业带来了前所未有的安全挑战，而其中的威胁 正不断演变。为了帮助企业更好地理解并应对这些威胁，云安全联盟（CSA）大中华区 发布了《2024 年云计算顶级威胁》。本报告基于 500 多位全球专家的调研与分析，深入 剖析了当今企业面临的云安全风险，并为应对这些挑战提供了切实可行的策略建议。
数字化转型的浪潮中，软件即服务（SaaS）作为企业关键业务支撑和数据承载的重要平台，其 安全性对于保障企业运营稳定与数据资产安全至关重要。随着SaaS应用的广泛普及和深度融入企 业运作，针对SaaS环境的安全威胁与挑战也呈现出日益复杂且频繁的态势。在此背景下，《年度 SaaS安全调查报告》应时而生，旨在全面剖析当前SaaS安全领域的现状，揭示行业面临的挑战与 机遇，为全球组织提供关键洞见与行动指南。
自 2022 年底 ChatGPT 问世以来，生成式人工 智能在世界范围内受到了关注（朱永新等，2023）。 区别于之前的人工智能技术，生成式人工智能可以 根据使用者的个性化需求自动创建内容（如图像、 文本和视频）（Ma？&？Huo,？2023）。
水、电、气联合管理就是把同一个用户的用电计量和用水计量、用气计量统一 到一个账户（同时具有子账户），用一套软件进行统一管理，当账户余额不足时，可 实行停电催费，从而既达到预付费的目的，又能实现统一的水电管理。
在我国工业园区作为区域经济发展的新焦点，如雨后春笋般兴盛起来，不少 工业园取得了经济效益，甚至成为区域形象工程。据《中国工业园区开发运营模 式与投资战略规划分析报告前瞻》数据统计，截至 2010 年末，我国国家级高新 区的有 83 家，国家级经济技术开发区有 107 家;通过规划论证正在建设的国家生 态工业示范园区数量达到 39 个，其中通过验收的国家生态工业示范园区有 12 个。中国各个省、大部分地市甚至部分县都已开始建设自己的工业园。
金融行业作为数据密集型行业，对数据的依赖日益加深，但数据价值的提升也带来了严峻 的数据安全挑战。面对频繁的网络攻击、数据泄露事件以及日益严格的监管法规，金融机构在追 求数据价值创造的同时，愈加重视数据安全问题，并积极加大在此领域的投入。
我们力争通过大数据分析，客观、系统呈现城市的主要通 勤特征。因数据覆盖性、获取性等原因，相关指标值计算可能存 在一定偏差，所载全部内容仅供参考。 影响通勤的因素众多，仅依据指标值大小还不足以判断城 市职住空间布局和通勤交通组织的优劣，城市通勤的评价与诊断 还需更为持续深入的细致研究。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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