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SPC（统计过程控制）控制图是现代制造业中提升质量管理的重要工具，通过实时监控过程变化，快速识别异常以确保过程稳定性。XBar控制图专注于子组均值的变化，结合中心线与控制限，识别潜在异常和偏差。其支持多种标准差估计方法与检验规则，适用于多阶段过程分析。SmartNotebook的SPC插件简化了XBar控制图的制作，提供数据加载、参数设置、规则配置和报告生成的一体化功能，为质量工程师高效监测和改进生产流程提供支持。
钢铁行业是我国制造业中碳排放量最大的行业，其碳排放约占全国的15%，是推进碳达峰、碳中和目标的重点行业。同时，钢铁产品作为被使用最为广泛的工业原材料之一，其低碳转型对于制造业、建筑业等下游行业的气候目标实现也至关重要。随着全球应对气候变化的进程不断深化，作为全球第一大钢铁生产国、消费国和进出口国，我国钢铁行业的低碳转型及其对下游产品隐含碳排放的影响必将成为全球供应链运转和贸易往来中的重点关注和考量因素。在产品层面进行的碳足迹核算和报告，将帮助钢铁及其下游企业掌握产品的碳排放水平，并通过采取措施减少供应链中的碳排放，加强上下游协同降碳；而相关方法学的科学性和一致性，也将为实现碳排放水平的透明和可比，以及为钢铁及下游企业积极参与国际绿色贸易提供有力支撑。
当第七届“中国服务”·旅游产品创新大会的旗帜在河南云台山的青山绿水间升起，人们可能不禁要问:中国旅游协会为什么看“中”云台山?为何青睐河南?
2025年以来，AI新发岗位量呈爆发式增长，2月是关键转折点，此后新发岗位量连续6个月两位数增长。2025年7月，A1相关岗位量同比增幅已超过10倍。AI人才市场供需两旺，新发岗位量暴涨的同时简历投送量也暴涨了11倍，因此人才供需比不降反增。2024年1-7月，平均人才供需比为1.00，即人岗平衡:而2025年1-7月供需比升为1.11，即人多于岗。
在全球积极应对气候变化、推动能源系统低碳转型的宏观背景下，建筑供 热领域的碳排放问题已成为制约全球能源低碳转型进程的关键议题之一。根据 国际能源署（IEA）的数据，建筑物运营相关的能源总量和碳排放量分别占全 球最终能源消费的30%和能源相关排放的26%，建筑物近一半的能源需求用于空 间供暖和热水供应，60%以上的供热需求由化石燃料满足，产生二氧化碳排放 量占建筑部门排放的40%以上。
国家层面已经把数字化提升到国家战略层面，但是对于企业来说拆解目标就是比较难的，很多企业都不知道为什么要数字化。最终就变成为了数字化而做数字化，其实大部分企业都处在数字化转型的门槛前，踌躇不前，这根本的原因就是还没有清晰完整的数字化战略。
数据资产入表是将数据资产纳入企业的财务报表体系，通过会计处理和报告，反映数据资产的价值和贡献。这一步骤的核心在于将数据资产视为企业的重要资源，对其进行合理的确认、计量和记录，以便更好地了解数据资产的规模、质量和经济价值。通过数据资产入表，企业可以更加清晰地了解数据资产在企业运营中的作用，为战略规划和决策提供有力支持。
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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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