世界经济论坛的AI能源影响计划旨在推动更高效的AI应 用，在最大程度发挥AI对更绿色、更经济、更安全的能 源未来的贡献的同时，最小化能源使用。
保险行业数字化转型经历了从传统烟囱式架构到数字化、数据化、智能化和生态化的演进过程。其中，数据中台作为核心基础设施，在数据采集、治理、分析和应用等方面发挥着重要作用，推动着保险业务的智能化升级。
针对三电平间接矩阵变换器-永磁同步电机系统（three-level indirect matrix converter-permanent magnet synchronous motor， TLIMC-PMSM）存在的模型预测控制（model predictive control， MPC）开关频率不固定以及传统调制型模型预测控制（modulation model predictive control， MMPC）计算负荷过重等问题，提出了改进型MMPC方法，旨在提高系统的控制性能和效率。首先，详细介绍了TLIMC-PMSM系统的拓扑结构和原理。其次，指出了基于MPC和传统MMPC的控制系统存在的问题；然后，提出了简化了逆变级扇区选择方法，采用输出电压预测改进型MMPC方法，并修改了逆变级价值函数。最后，在MATLAB/Simulink软件平台上实验验明了基于改进型MMPC的TLIMC-PMSM系统相较于传统的两种控制方法，具有更为优异的控制性能。
临床试验是评价药物安全性和有效性的重要手段，也是药物研发和上市的必经阶段药物临床试验中药品管理是确保药物质量、安全和有效，保障临床试验的科学性和合规性维护受试者权益和安全的重要环节。临床试验用药品包括临床试验中使用的试验药物、对照药物和其他辅助药物。规范和监督临床试验用药品管理的环节主要包括药品采购、运输、接收、储存、分发、使用、回收和销毁等。
新基建的话题从年初伊始被社会广泛关注一直保持着较高的热度。随着5G技术、物联网、大数据、云计算、A1、VR等新型先进技术加速了建筑业迈向“万物互联”的变革,建筑业逐渐脱离高能耗、低产出、高投入、低效率等传统粗放型发展模式,并通过以5G为代表的数字化技术应用逐步实现建筑产业的数字化转型升级。
可再生能源发电全额保障性收购制度是2005年《可再生能源法》制定之初确立的一项基本法律制度，适应了可再生能源起步阶段的技术特征和经济特性，在电网企业垄断特许经营的条件下，切实降低可再生能源项目交易成本，为我国可再生能源产业的迅速发展提供了制度保障。
吾道科技是金融科技领域领先的大数据产品及服务供应商，为券商、银行、投资机构、融资租赁、地方金控、会所、律所 等机构提供切合工作场景、辅助业务决策的数据解决方案。
工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展 战略的重要任务之一，为贯彻落实《国务院关于深化“互联 网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互 联网创新发展行动计划（2021-2023 年）》等政策文件，全 国各地积极开展工业互联网标识解析体系建设与部署，包括 各级标识解析节点建设，标识解析产业生态培育，标识应用 创新发展。
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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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