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近年来，随着我国经济的持续快速发展，电网的规模和输送能力日益壮大。以浙江为例，2010—2020 年浙江省电力有限公司110～1 000 kV架空输电线路从28 903 km 增长到超过50 000 km，整体增长超过1.7 倍。但相应的输电线路运检人员的数量并没有成比例增长，且高压线路走廊经常跨越通信盲区、交通死区和无人区，线路的运维和故障排查异常困难，因此传统的人工巡线方式难以满足要求[1-2]。而无人机线路巡检具有精度高、视角宽广、安全性好和不受地形环境限制等诸多优点，在国内外电力行业得到了广泛应用[3-5]。
有人机与无人机混合编队协同作战是未来空战的重要形式。有人机是中央指挥，而无人机直接接受有人机的指挥和控制，并进行战场态势感知、目标打击等。有人机和无人机可以看成空间上分离而逻辑上一体的巨型虚拟战机，二者优势互补，充分发挥最大综合效能，既提高了有人机的生存能力又延伸了无人机的探测距离范围和攻击距离。本文首先简述了有人机/无人机混合编队协同作战的发展历程，然后重点归纳了协同作战的关键技术原理和国内外研究成果，包括协同态势感知与评估技术、协同任务分配技术、协同航路规划技术、编队飞行与跟踪控制技术，并给出了一个在典型作战任务设定下的协同作战流程。最后对该领域的研究发展方向进行了展望。
乡村振兴战略作为新时代“三农”工作的总抓手,是关系全面建设社会主义现代化国家的全局性、历史性任务。十九届五中全会明确提出要加快建设智慧农业，推动数字经济与农业农村经济深度融合发展。数字乡村是以数字化、智能化、优质化的生产要素为基本特征，以互联网平台为运作载体，以物联网、云计算、大数据等新兴实用技术为手段的现代化乡村建设的新颖形态，数字乡村建设成为乡村未来的重要战略任务。数字乡村的建设对于传统乡村治理的影响也是巨大的,它既可以实现传统乡村社会关系的重构和权力体系的再构,也可以从技术上为乡村居民的政治参与拓展了新的途径与方式,甚至还重构了乡村社会治理的公共领域。总的来说,数字技术打破了乡村原有的社会结构、经济结构、关系结构、地缘结构、文化结构,形成了以交互性和群结构性为特征的交互式群治理模式。学术界对建设数字乡村持十分积极态度，认为现代信息与通信技术正在转变为新的生产要素和治理工具,为打破传统城乡分化状态进而推动新时代乡村振兴提供了前所未有的机遇。
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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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