氧化皮是钢材在高温下发生氧化作用形成的腐蚀产物，氧化皮面积越大，钢材基体腐蚀速度越快、腐蚀越严重，因此钢材加工前需要去氧化皮。传统去除氧化皮采用酸洗法，通过酸液和钢材表面的氧化皮发生化学反应除鳞，是国内外应用最广泛的除鳞技术，具有效率高、生产速度快等优点。但酸洗过程中产生的大量酸雾、含重金属离子废酸、含重金属酸泥、含金属离子的废水等危废，成为了环保重点管控的高污染源头，必须通过燃烧酸再生或中和处理后才能达到排放标准，严重影响了“碳达峰、碳中和”的目标实现，制约了当前钢铁工业的绿色、低碳、高质量发展。
汽车工业的快速发展，给人们带来交通便利的同时，也面临着环境污染和能源紧缺等问题，为了应对这些问题，使汽车工业的可持续发展，节能减排已经成为汽车工业的重要研究课题。研究显示，若汽车整车重量降低10%，燃油效率可提高6%-8%；汽车整备质量每减少100公斤，百公里油耗可降低0.3-0.6升，二氧化碳排放可减少约10克/公里。因此，汽车轻量化是节能减排的重要手段，在保证汽车的强度和安全性能的前提下，尽可能地减轻汽车的整备质量，从而提高汽车的动力性，减少燃料消耗，降放排气污染。目前汽车轻量化主要有2种途径，一是结构设计优化，提供对车身的结构及骨架进行优化设计，优化结构形式，以达到减重目的。二是通过轻质高强材料替换传统材料，从而达到减重目标。自从1953年世界上第一台FRP汽车—GM Corvette制造成功以后，随着复合材料技术的不断进步，复合材料作为汽车轻量化中应用得到了快速发展，欧美日等汽车发达国家，都已在汽车中大量采用复合材料，碳纤维复合材料也在逐步进入汽车领域，必将成为汽车复合材料的发展趋势。
以某款乘用车后排座椅骨架为例，采用长纤维复合材料（LFT）替换金属，在其初始结构无法满足GB15083-2006法规要求的前提下，采用拓扑优化方法分析座椅骨架的重点设计区域和传力路径，提出采用长纤维复合材料的座椅骨架新结构，并利用CAE 仿真技术进行了验证。结果表明，新结构不仅能很好地满足法规要求，且质量相对金属结构减轻了约10 %，轻量化效果明显。
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机器对机器（M2M）通信是整个物联网（IoT）生态系统的巨大组成部分。值得注意的是，它能够以自主，可靠和经济高效的方式连接机器。只有一个类似于连接在互联网上的计算机一样无处不在的连接对象，才能使物联网中的互联网范式成为可能。传统上，主要是在工业自动化和控制的背景下所谓的连接是通过电线的方式来实现的。在过去十年中出现的无线连接替代品提供了显著的商业利益，同时也弥补了有线连接方式的缺点。
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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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