IT治理的规划内容分为组织、人员、流程与制度三个方面本次报告将分别从这三个方面对ABCIT治理模式进行规划 力度使用一种包含四个步骤的方法论来执行IT治理的分析和设计，其中第一个步骤已经在现状分析阶段完成
中服云智慧园区 基于物联网、云计算等先进技术打造园区数字化平台，全面整合园区的设施和资源，监测、分析、管理园区各项数据，实现园区业务统一管理、设备统一运维、能耗统一管控、数据统一决策，使园区管理者、入驻企业、环境和人形成有机的整体，促进园区绿色可持续发展。
联合国工业发展组织（UNIDO，以下简称“联合国工发组织”）是联合国的专门机构。2013 年，联合国工发组织通过了《利马宣言》，将促进包容与可持续工业发展（ISID）确定为其重点发展使命。这一使命也体现在《2030 年可持续发展议程》第九项可持续发展目标中，即“建造具备抵御灾害能力的基础设施，促进具有包容性的可持续工业化，推动创新”。
企业数字化转型是一个漫长的过程，总是在质疑与争议中进行，其中企业领导比较关注的一个问题就是：经过一段时间的建设企业的数字化成熟度如何？该如何评估？所以一套科学的评估方法，能够帮助企业全面了解自身在数字化转型过程中的现状，识别存在的问题和短板，就能帮助企业弄清楚自己的数字化身处何方、该往何处，从而制定针对性的改进措施，提高数字化成功转型的概率。
一是由浅入深，大模型穿越边缘场景，向核心场景挺进。二是守正创新，央国企拥抱新技术，加快大模型在产业升级、金融等领域的落地步伐。三是百花齐放，大模型应用搭建难度下降，“动态行业大数据”成为落地新关键。四是量体裁衣，需求方情况各异，在采购、部署大模型时特色鲜明。五是保驾护航，大模型安全逐渐受到重视，为可持续发展提供保障。
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产业数字化正在加速推进。零售业有丰富的场景和业态,也有贴近市场和用户的敏锐嗅觉,是最积极的数字化践行者。我们将紧密携手零售客户和伙伴,通过线上线下的全域数字化,以更高效、更个性化的方式满足消费者的需求,推动行业和经济社会持续发展。
目前，化工园区企业均有自建安全生产自动化DCS控制系统，对于毒性气体重大危险源、爆炸品重大危险源、易燃气体重大危险源以及其他类重大危险源设置有各类传感器和视频探测器进行监测。但是部分企业重大危险源的视频摄像头不清晰，各类传感器监测信号接入数量不足，故障老化严重，部分安全生产设备未设置监测设施并且无全园区高空角度的有效监控手段，诸多问题导致当前园区安全监管仍存在缺陷。
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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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