《低空智能网联体系参考架构（2024版）》以主流技术领域广泛认可的低空智能网联体系参考架构为核心研究内容，旨在全面覆盖相关技术方向，以期持续推动低空产业、低空经济的持续发展和技术创新。随着人工智能、新一代信息通信等相关领域技术的融合创新发展，低空产业联盟将根据产业和技术的发展动态，持续优化完善低空智能网联体系参考架构，深化研究内容，以确保其与行业发展和技术进步保持同步。
智慧消防将覆盖城市消防安全的各个环节，借助大数据、云计算、物联网,地理信息等新一代信息技术，立足火灾防控“自动化”、灭火救援指挥“智能日常执法工作“系统化”、部队化”、管理“精细化”，创新消防管理模式实现智慧防控、智慧作战和智慧管理。为城市消防安全管理、消防重点单位,科研机构提供决策支持，实现消防行业的整体转换和升级。
数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息 资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有 效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。？当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共 享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数 据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。
本文针对单个高压柔性直流与外部系统高频谐振风险评估问题，引入衡量系统中各换流站间相互作用的强弱多馈入直流相互作用因子(multi-infeed interactiMIIF)指标。 2)本文所引入的MIF指标通过评估计算柔直外部系统谐波阻抗时需要详细考能够快速且较准确计算柔直外部系统谐波阻抗。
本文利用互信息及主成分分析进行特征选取与降维，得到高相关性和去耦合的气象特征变量，降低了后续参与模型预测的数据复杂度。 2)本文提出了一种考虑基于气象耦合特性及改进极端梯度提升树(extreme gradientboosting，XGBoost)算法的用户分布式光伏短期预测模型，改善了模型的泛化能力，相比传统BP神经网络和随机森林预测模型拥有更小的误差，具有良好实际应用能力。
电缆绝缘用可交联聚乙烯料在存储过程中的性能变化及作用机理至今尚不明确，本文着眼于可交联聚乙烯绝缘料的存储环节，通过对比新出厂的可交联聚乙烯粒料及以上两种储料方式下搁置两年后的同品牌可交联聚乙烯粒料制得的XLPE材料的介电性能及晶态结构，研究了存储方式对可交联聚乙烯料性能的影响及作用机理。本文研究结果对可交联聚乙烯料的存储周期评估、可交联聚乙烯料的存储方式和使用规范等具有工业应用参考价值。
数字化是指将现实世界中的事物、信息、数据等转化为数字形式的过程，以便于计算机和电子设备进行处理、存储、传输和分析。数字化的过程包括数字化采集数字化处理和数字化输出。
知识图谱构建过程是一个人机结合的不断迭代过程，以机器自动学习为主、专家定义与修正结合。需要人工介入的工作包括Schema定义、部分结构化知识准备、机器学习结果校验，依据用户的反馈、语料的增加与更新，不断进行模型的更新与迭代。
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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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