数字经济给农业农村发展带来了新机遇，也带来了新挑战。数字经济供需主体跨城乡和跨区域的错位分布，导致城乡、区域间税收分配不均衡。数字经济交易活动对传统经济活动产生部分替代作用，侵蚀了农村及欠发达地区原本的课税基础，进而对税收产生虹吸效应，使农村与欠发达地区的税收利益受到损害。当前，欧盟、美国等发达国家和地区正在探索以税收机制调整促进区域间数字经济协同发展的道路，为我国提供了一些可借鉴的经验。未来，我国需构建完善与数字经济相适配的税收制度，建立健全基于目的地原则的税收分配机制，强化农村与欠发达地区税务机关的数字化征管能力，保障目的地征税原则落地落实，进一步发挥数字平台在税收配置中的作用，以信息技术推动产业发展，壮大农村和欠发达地区的税基，促进数字经济税收分配更加公平合理。
ETC为用户交通出行带来了十分便利的服务。ETC作为一种信息技术的服务模式，在交互过程中产生的大量数据信息还没有被挖掘利用。当前，ETC需要结合人工智能技术实现应用拓展，赋能于智慧交通的建设，提升车主车生活行业服务质量。介绍了ETC的发展现状以及人工智能落地机遇，重点分析了ETC拓展应用方法与结合人工智能技术应用为ETC实现产业升级的思路，最后对人工智能结合ETC的未来进行了展望。
分阶段回顾了数据中心行业十年来高速发展的历程，从整体增速、产业效益、算力情况等方面对数据中心行业的现状进行概述和分析，剖析了数据中心未来的八大发展趋势，并指出数网协同、云边协同、技术创新、低耗高效等将成为重点发展方向。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptive field内的输入有相似性，那么在神经网络中加上卷积操作也就成了自然的事情。
当前，人工智能是下一代信息技术的核心和焦点，而无人配送则是人工智能典型的落地场景，因为完成无人配送需要自动驾驶技术、机器人技术、视觉分析、自然语言理解、机器学习、运筹优化等一系列创新技术的高度集成。目前，美团的日订单数量已经超过 2000 万单，在人力有限的情况下，对无人配送就有着非常迫切的需求。美团无人配送团队已经自主研发两款适应不同业务场景的无人车产品，其中一款适用于室内外道路的小型低速无人车，还有一款长距离室外运输的中型无人车。
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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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