关于个人之间的内卷，考虑一个机构内两个职员竞争一个附带特定利益的晋升机会 的模型，其中晋升结果的概率分布与职员的相对业绩有关。在纯策略均衡解中，晋升规则 的“唯业绩倾向”促使“势均力敌”的职员增加竞争投入，从而降低职员的均衡效用，即 形成内卷。但是当职员之间的禀赋差异较大时，唯业绩倾向可能对较强的竞争者有利。这个晋升 博弈也可能没有纯策略均衡解，或出现部分职员完全“躺平”的现象。
BTMS是一套能够直接支撑公司业务战略、推动内部变革实施、涵盖规划、项目执行, 实施和生命周期管理的集成管理系统框架。变革规划总体计划/进度管理 提供统一思路和方法/交付要求； 公司级变革专题的研究和跨领域/重大变革项目的确定 总成年度规划的交付，输出年度规划报告 协调规划过程中跨领域问题识别和分析/方案协同/项目关联 组织对各小组交付进行内部评审
人工智能的迅猛发展带动了算力需求的激增，随之而来的能耗问题日益凸显。在此背景下，算力-电力协同发展成为国家政策要求和行业关注热点。然而，当前相关探讨仍多停留在理念层面，相较于尚在探索中的算电协同调度，当下数据中心面临的现实挑战是如何经济、可靠地提高绿电使用占比。
项目组将专利情报与行业、技术分析相结合，形成了一套跨界融合的绿色创新力分析方法。一方面，对各新型储能技术领域进行整体的行业创新情况分析，分析的维度将包括创新申请数量、主要国家、地域分布、时间分布、主要机构等。另一方面，项目组还在各新型储能技术方向选取了典型的上市公司作为案例，开展了绿色创新力的分析，分析的维度包括了创新资产的总览、时间的布局、预期寿命、国际布局，以及企业所关注的关键技术方向等。
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秸秆在田间打成方捆，并分散储存在秸秆收集 点，按发电厂的调度指令，定期送到发电厂 o 成捆的秸秆经粉碎后直接加入锅炉 o 燃烧产生的烟气经过除尘后达标排放 o 锅炉产生的蒸汽推动蒸汽轮机，并带动发电机 发电
为缓解城市交通数据庞大、拥堵情况频发的问题，本文设计并实现基于大数据的智能交通疏导控制系统。该系统后台以SpringBoot框架为基础，结合分布式数据库HBase和搜索引擎ElasticSearch，设计二级索引方案，实现海量交通大数据的快速存取和检索
区域供冷系统是一类特殊的、规模化的中央空调负荷，具有参与电力系统调频的潜力。基于模型预测控制方法提出了一种区域供冷系统参与二次调频的控制策略。首先，建立了区域供冷系统动态模型和火电系统调频动态模型。然后，以最小化建筑物温度与人体舒适温度偏差、火电机组调频功率指令和频率偏差为目标，设计了模型预测控制器优化分配区域供冷系统和火电机组的调频指令。最后，在含区域供冷系统的 10 机 39 节点系统上进行了仿真计算，结果表明，区域供冷系统参与调频能够改善系统调频效果，参与调频也不会对用户舒适度有较大影响。
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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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