中国同印度尼西亚的友好往来历史悠久，自1950年建交、1990年复交以来，双边关系持续升温，先后升级为战略伙伴关系、全面战略伙伴关系，当下更着力打造更为紧密的中印尼命运共同体。两国在政治、经贸、基础设施、人文等领域开展了全方位合作，并取得丰硕成果。
在全球制造业加速转型的背景下,自动化与数字化已成为推动产业升级的重要引擎。作为精密制造的重要环节,打磨工艺长期依赖人工,存在效率低、质量一致性差、工艺标准难以量化等问题,已成为制约产线柔性化与智能化升级的瓶颈。
当中国能源结构与产业结构的调整叠加上低碳时代命题 ，新能源汽车行业近两年开始迎来了迅速发展。 2020年 ，在全 球汽车销量同比下降20％的情况下 ， 新能源汽车销量却 同比增长43％ ，这一良好势头也延续至今。 2021年 ，新能源汽车销量达352.1万辆 ，同比增长1.6倍 ，渗透率升至13.4% ，相比2020年提升8个百分点。 2022年 这一趋势更为迅猛 ，1-8月 ，新能源汽车渗透率逐月提 高 ， 8月已经超过28%。从细分类别来看 ，目前新能源汽车主要分为纯电动汽车、插电式混合动力汽车以及燃料电池汽车 ，其中纯电汽车的销量占比超过7成。
本次方案按照实际建设需求，充分考虑应急指挥实战需要，结合大屏显示、音响扩声、融合通信、坐席管理、集中控制、视频会商、数据可视化及无纸化会议等多个子系统对XX指挥中心做整体信息化设计，为上层应用提供基础设施，保障应用系统安全、稳定、高效、可靠地运行，为XX打造系统化、扁平化、立体化、智能化、人性化的指挥作战体系。
直流配电系统发生经高阻单极接地时，系统暂态电流幅值较小，故障信息微弱，现有保护方法难以对直流系统进行有效的保护，对此，提出了一种基于电流积分量相关性的直流配电线路单极接地保护方法。针对高阻接地故障暂态电流特性，得到区内外故障电流极性差异特征；计算电流积分量序列，以突出电流整体变化态势；采用Pearson相关性分析获取首尾电流关联程度，并以关联程度为依据构造故障判据，实现对直流配电线路单极接地故障的保护。基于PSCAD/EMTDC仿真平台进行仿真验证，结果表明，所提方法能够在较微弱的故障特征下进行准确的故障保护，具有较高的保护灵敏性和可靠性。
负责与ERP软件提供商等软硬件厂商的协调和沟通工作; 项目经理 协调落实项目所需的资源，并与相关人员的协调和沟通对项目进行策划，完成项目计划; 监控计划执行，对项目计划重大调整进行决策;C) 对项目运行过程中发现的问题即时进行决策或提出实施方案，组织项目的管理评审和结项工作;d)组织项目例会和里程碑会议，并跟踪会议结论的执行情况。
从图8中可以看出，合成氨和原油加工子系统氢需求量稳定增长；交通子系统由于氢燃料电池汽车对燃油汽车替代后，碳排放量不断减少及新能源汽车占比逐渐提高，氢需求量增长率逐渐增加；供热子系统需氢量的增长率呈现先上升后平稳的特点，这是由于前期随着掺氢比的提高，需氢量增长率迅速提高，在掺氢比达到20%上限之后，增长率趋于稳定。
通过游戏中台将游戏开发过程中公共、通用的游戏素材和算法整理起来，可以同时支持几个小团队在几周时间内研发出一款新游戏，并能鼓励员工充分试错。
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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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