在搜索引擎与？成式AI快速融合的背景下， 传统SEO正在演变为AI SEO与GEO（？成式 引擎优化），品牌竞争的焦点也从“流量 排名”转向“AI推荐”。随着？户越来越依赖 AI？成的内容进？认知与消费决策，如何 影响AI的“认知模型”与？户？智已成为营 销的关键命题。基于此，本报告结合中国 AI？户？为及消费态度调查开展系统研究， 旨在客观分析中国AI搜索？户的？为态势， 并洞察品牌与企业为适应这？变？所需要 产？的应对举措。
《德国出海？？书》将为您讲解德国的相关？？指南与员？派 遣注意事项。本篇内容将重点介绍德国的雇佣合同、劳动法 规、投资政策、福利与假期、员？？？住？及当地的安全须 知。
研究、探讨了炼化企业数字化工厂（即“数字炼化” ）的基本概念与主要特征，提出了完整的、集成化一体化的技术体系构架，介绍了数字炼化的关键技术与主要应用，指出炼化企业数字化转型升级的方向为分步过程，即从数字炼化经智能炼化到智慧炼化，有助于推进流程工业炼油化工行业的智慧炼化建设。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
本白皮书对通感一体架构的技术背景、架构设计原则、架构详细设计、关键技术和典型感知流程进行了系统性的阐释，希望与业界伙伴一道，以架构为牵引，逐步确立通感一体架构的发展形态、技术走向和产业基础，锻造信息通信网络长板。
针对某±500 kV同塔双回直流输电线路，在“一回停运、一回运行”工况下进行停运线路地线融冰时，感应电压过大导致融冰装置故障、自动接线装置和避雷器击穿受损情况，研究建立了静电耦合和空间离子流效应综合作用的停运线路过电压计算模型。按6种工况计算分析了带电运行回路导线不同起晕电压时在停运线路上感应的过电压水平，同时综合考虑过电压抑制水平和线路能量，提出了加装5 kΩ接地高阻的过电压抑制措施，可实现将超过100 kV感应电压抑制到20 kV以下，并经实际线路融冰操作，验证了其有效性。
确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习
随着顾客集中程度的增加,少数客户为企业的销售额做出了大部分贡献。这些大客户往往会集中购买大批产品,且拥有决策权的客户大多在高层，因此,企业也应该更加重视这些大客户的管理,派出的营销人员素质也要过硬。
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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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