目前，我国经济处在升级转型的当口，数字经济通过数字产业化、产业数字化不断拉动整体经济高质量发展，新基建作为“以现代信息科技为支撑、旨在加速经济结构优化和升级进而壮大数字经济的关键基础建设”对数字经济发挥着重要驱动作用。
习近平总书记指出，“区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用”。为进一步支撑经济的稳定和高质量发展，我国已重点部署从信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三大方面推进 “新基建”发展。区块链不仅是“新基建”的重要板块，也将充分发挥去中心化、可信协作、隐私保护等特性，从保安全、促协同、助开放和降成本四个方面为“新基建”赋能，为其他领域发展保驾护航。
根据中国信息通信研究院的数据显示，2019年我国云计算整体规模达到1334亿元，同比增速38.6%，保持快速增长态势，预计到 2023 年，市场规模将超过 2300 亿元。2019 年中国公有云规模 689 亿元，相比 2018 年增长了57.6%，公有云规模首次超过了私有云，预计到 2023 年公有云市场仍将保持 快速增长态势，届时公有云市场规模将超过 2300 亿元。而在公有云中，SaaS市场规模在 2019 年达到了 195 亿元。根据 Gartner 报告，SaaS 是云计算中最大的细分市场，预计 2020 年全球市场将增长到 1277 亿美元。据可信云企业级 SaaS 评估统计，国内 SaaS 服务主要关注于企业管理和运营的各个环节服务，涉及诸如企业资源管理、财务管理、协同办公、客服管理以及客户管理和营销等诸多领域。
在刚刚结束的全国“两会”中,“新基建”首次写入政府工作报告。“新基建”不仅有助于扩内需、促消费、稳增长,还将为产业发展注入数字动力,成为促进经济增长的新动能。随着‘新基建”的推进，云计算必将加快应用落地进程,在各个行业实现快速发展。
为增储上产和降本增效，未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时，将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展，筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术，具体包括：智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。
“数字化转型”一直是油气行业的热门词汇。直到最近几年，才终于开始转化为真正的变化。现在，关于自动化的讨论正转向如何大规模地实现这些变化。 然而，在今年 3 月 8 日举行的 SPE DSATS/IADC 专题研讨会上，与会人员一致认为，行业分化阻碍了这一努力。该研讨会是 2021 年 SPE/IADC 国际钻井会议的一部分。
伴随着信息技术、电力技术和机械技术的几次革命性发展，工业生产经历了集中自动化生产模式 和数字化生产模式，目前正逐步向工业化与信息化融合的生产模式转型，同时与信息物理系统（ Ｃｙｂｅｒ－Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ＣＰＳ ）相吻合［ １ ］ ，因此产业资源虚拟化、生产过程信息化、制造产业服务化成为当下面向智能制造的热门研究课题。在生产模式转型的过渡期，柔性制造系统（ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ ＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓ －ｔｅｍ ， ＦＭＳ ）、计算机集成制造系统（ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅ －ｇｒａｔｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ， ＣＩＭＳ ）、全能制造系统（Ｈｏｌｏｎｉｃ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ＨＭＳ ）、虚拟制造系统（ ＶｉｒｔｕａｌＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ ， ＭＳ ）、敏捷制造（ Ａｇｉｌｅ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ， ＡＭ ）、网络化制造（ Ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ － Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ， ＮＭ ）及智能制造系统（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ， ＩＭＳ ）相继被提出，制造模式主要集中于分布式、网络化、虚拟化生产框架。为提高生产系统的自治性和协同性，多智能体技术和人工智能技术相继被引入制造系统的设计研究中
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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