目前，我国得油库罐区自动化监控与国外相比,总体水平较低。罐数据还主要依靠人工测量、读取与录入;工艺生产很多还就是人工开阀、手动控泵。系统不仅存在监控不及时、人为误差大，还有随意性强、可靠性不高等缺点,因此很多油库罐区都在进行以摆脱传统监控方式、作业方法，建立便捷、先进、可靠得监控系统为目得得自动化改造
我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计，国内至少有 56 家大模型厂商在政务领域开展了布局，其中，百度、智谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知，加快探索适合我国的政务大模型开发和应用可行路径，加速政府治理现代化。
我国正处于数字经济发展的转型时期，信息的公开、共享与服务成为时代发展的主题。信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源，以开发和利用信息资源为目的的经济活动迅速扩大，逐渐占据或超越工业活动在国民经济活动中的地位。 对于大数据，自然科学家强调在网络虚拟环境下对于密集型数据的研究方法，社会科学家则更看重密集型数据后面隐藏的价值与推动社会发展的模式。 目前大数据在支撑履行政府职能、保障公共安全、实施社会治理、支持重大决策和改进公共服务等方面发挥出越来越重要的作用。党中央、国务院高度重视大数据发展，大数据已经上升为我国国家战略之一。
构建统筹应对各灾种、有效覆盖各环节、综合协调各方面的全方位全过程、多层级灾害防治体系，全面支撑、统一指挥、专常兼备、反应灵敏、上下联动、平战结合的应急管理体制建设。
本文提出了分析社会信息处理的π模型理论，在此基础上研究并提出数字电网理论模型。 本文提炼出数字电网的4个主要特征，构建了以物理系统、信息系统、业务系统为主的数字电网总体架构，为数字电网的研究和发展奠定了坚实基础。
宏观上，如果把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。中观上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架，包含教学主体、教学内容、教学载体、学习主体等多个维度。微观上，教育的各场景，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师的备课规划等。但需要警惕的是，AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点，而教育是一项社会公益事业，教育福祉应尽可能地保证公平和均衡，教育界需要合力应对，以防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧
面向民航企业打造“机-车-场道-设施”的5G全连接产品能力，实现从设备上云、数据采集、数据传输和治理直至智能化场景应用的端到端服务能力，通过人、机、物的全面互联，支撑机场数字化建设。
洞悉2024年中国AR产业发展现状及未来趋势。总结产业链上游技术发展路径，构建竞争力评估模型对中游终端硬件设备厂商综合实力进行横向比较，分析产业链下游企业级和消费级场景商业变现潜力。最终结合产业发展挑战和趋势，探索中国AR产业的未来发展路径。
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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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