自下而上将信创市场划分为:基础硬件、基础软件、技术支撑层、数据层、数据应用层、上层应用软件等六个层级。其中基础硬件包含芯片、服务器、整机、外设、存储等;基础软件包含操作系统、数据库与中间件;技术支撑层包含低代码/无代码平台、数据科学与机器学习平台、隐私计算、信创云、云原生、安全等;数据层包含指标中台、数据中台、大数据平台、数仓、湖仓一体等;数据应用层包含智能分析;上层应用分为通用应用软件与工业软件，涉及办公、管理及应用、研发设计、生产制造等多个细分场景。
围绕全厅核心业务，充分运用“互联网十”、云计算、大数据等新技术，推进水利信息化资源整合共享和开发利用，强化信息化技术与水利业务深度融合。在对XX省水利厅各机关、省防办、水利厅直属单位、市州水务局信息化资源梳理的基础上，通过对水利信息化资源整合、统筹共建以及必要补充，优化水利信息化资源配置;整合现有业务系统资源和数据资源，建立统一的服务协同、数据交换的共享机制，实现XX省水利厅(局)与各级政府部门的信息共享和业务协同。
数字孪生助力网络智能化决策、高效率创新、低成本试错，从而应对效率挑战、风险挑战、成本挑战推动网络演进升级。
报告在深入分析数字基础设施建设面临的五大新形势基础上，前瞻研判数字基础设施十大建设方向阶段特征和建设重点，系统构建形成新时代我国数字基础设施评估体系，旨在以评促建，以评促改，更快更好地建设数字基础设施，持续打通经济社会发展的信息“大动脉”，为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。
建筑行业是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一，在改善居住条件、完善基础设施吸纳劳动力就业、推动经济增长等方面发挥着重要作用，且建筑行业从业人员生产效率在逐步提高
数字工程（1）：从何而来 数字工程（2）：1.0到5.0 数字工程（3）：思考与理解 数字工程（4）：需求与挑战 数字工程（5）：概念内涵 数字工程（6）：体系架构 数字工程（7）：技术体系 数字工程（8）：核电厂数字工程 数字工程（9）：航空发动机数字工程 数字工程（10）：卫星互联网数字工程 数字工程（11）：海洋系统与海洋装备数字工程 数字工程（12）：风洞数字工程 数字工程（13）：未来战场数字工程 数字工程（14）：城市数字工程 数字工程（15）：高档数控机床数字工程 数字工程（16）：能源数字工程 数字工程（17）：车辆数字工程
一项实用新型应当只有一个独立权利要求。独立权利要求应从整体上反映实用新型的技术方案,记载解决的技术问题的必要技术特征。独立权利要求应包括前序部分和特征部分前序部分,写明要求保护的实用新型技术方案的主题名称及与其最接近的现有技术共有的必要技术特征。特征部分使用“其特征是”用语，写明实用新型区别于最接近的现有技术的技术特征，即实用新型为解决技术问题所不可缺少的技术特征。
工业互联网是新一代信息网络技术与现代工业技术深度融合的产物，是工业技术的数字化、网络化、智能化的重要载体。工业互联网通过构建连接企业、机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。
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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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