在新一轮科技革命和产业变革中, 制造业要想获得可持续发展的竞争优势, 必须迈向智能制造, 依靠信息物理融合系统, 实现协同设计、协同供应链、协 同生产、协同服务和企业电子商务。 企业应该置身于全球供应链的生态系统之中, 应用互联网实现互联网+智能 工厂。
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近年来，人工智能技术快速发展，大模型、生成式人工智能等产业领域发展活跃，加速推动人工智能产品或服务技术研发与产业落地已成为社会各方关注的重点。2024年6月工信部、网信办等四部委联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》，其中明确提出“加快构建满足人工智能产业高质量发展和‘人工智能+’高水平赋能需求得标准体系”，并将管理标准纳入基础共性标准 进行明确要求:“规范人工智能技术、产品、系统、服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求和评
在政策支持、成本效益及人工智能赋能优化的三重驱动下，全球多用途储能系统解决方案行业实现爆发式增长，核心聚焦大型及工商业储能应用场景。中国领跑全球市场，行业整体保持强劲扩张势头。
在商业不动产REITs系列首篇内容>中，我们全面剖析了商业不动产REITs的整体发展态势与关键要点，为读者搭建起对该领域的宏观认知框架。而酒店资产作为商业不动产中极具特色与潜力的业态，正随着市场环境的变化与政策支持的加强，迎来全新的发展契机。本文作为JLL今年商业不动产REITs深度洞察系列的第二篇，将聚焦酒店类资产，深入解读中国酒店公募REITs的政策框架、发展路径以及面临的挑战与机遇的同时，结合全球酒店REITs的发展经验，为酒店行业的投资人、业主方、专业运营机构等多方参与者提供决策参考。
总体而言消费者对个人财务的现状和未来都有了相较乐观的感知，但消费倾向出现分化。 政策推动的稳定复苏下，支出相对谨慎的消费者仍占四成。
企业正在经历结构性的转变:首席信息官(CIO)正在成为战略架构师。《我们的全球科技议程2026》发现顶尖CIO正在将人工智能和数据融入公司的运营模式，以构建智能驱动的企业。这些领导者不再仅仅是管理技术;他们正在塑造公司的未来。
把大模型推理能力映射为对本地 OS、浏览器、文件系统与各类 API 的可执行控 制。其主流描述是以 Gateway 作为控制面常驻进程，负责通道接入与会话编排；Agent 负责任务分解与工具调用循 环；Skills 以技能包/注册中心方式扩展能力边界；并通过本地存储与持续会话实现持久在线以及可延续的工作流。 官方 GitHub 页面也强调其多通道接入与本地运行特征。
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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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