《2026数智供应链全球化发展报告》由中国对外贸易中心集团有限公司委托亿邦智库编制 ，报告内容由亿邦智库编制 完成。报告基于2025年面向外贸企业开展的线上问卷调研及访谈完成，覆盖不同规模、行业和区域的外贸主体；定性 研究部分选取代表性企业进行深度访谈与案例分析。
全球范围内SPD管理模式已有数十年发展历史。SPD管理模式作为一种现代化医院院内供应链管理模式，在供应链管理理论和信息技术的支持下逐渐发展完善。SPD管理模式不仅能够解决传统医疗供应链业务的痛点，还能服务产业链上下游，全方位赋能市场、金融等板块，实现多方共赢。
2025年1月20日，农历春节前九天，杭州的一家Al创业公司发布了DeepSeek-R1模型。训练成本不到600万美元，性能却逼近OpenAl的ol。七天后，DeepSeek超越ChatGPT登顶美国苹果应用商店免费榜首，下载量暴涨2000%。这个消息让英伟达单日蒸发6000亿美元市值，美国媒体称之为AI领域的“斯普特尼克时刻”。DeepSeek时刻证明了一件事:效率和算法创新可以打破算力军备竞赛。
2025年前三季度，AI已成为驱动半导体产业进入高景气周期的核心推动力。大模型迭代升级、终端智能场景渗透深化创造需求增长极，叠加智能手机、PC等传统终端市场需求企稳回暖，共同带动半导体行业规模增长。当年国内半导体资本开支虽仍面临总量调整压力，但开支降幅收窄，且投资重心向设备、高端材料等核心环节集中，既体现出国产替代进程的持续
ABB电气致力于研发和制造ZEE600,PSG600,iCE600,SSC600等产品,提供适用于不同规模变电站或园区等多:场景的数字化解决方案。不仅能融合ABB智能电气设备，也可无缝集成第三方设备，灵活、快速地适用于多变的市场，服务于配网、智能建筑、工业、交通基础设施和数据中心等细分场景。
近年来，随着数智技术的日趋成熟及其与产业融合程度的日渐深入，以云计算、大数据、人工智能为代表的新质生产力正加速各行业企业的深化变革。技术变革的洪流不仅推动企业从单点数智化迈向生态智能化，更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不再局限于效率工具的更新与革命，更是企业战略内核的重构与演进，在战略组织、产品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力。
北京大学能源研究院是北京大学下居独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿，利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展，促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平的能源智库和能源科技研发推广平台。
「薪智」是隶属于易路旗下、以「Big data+AI」为核心优势的市场人才薪酬数据分析与管理平台。以人力资源规划、招聘、人才配置、薪酬福利为主要业务场景，平台覆盖人才数据量10亿+，月度新增数据2000万+，为各行业企业提供多维度市场人才数据:行业职位薪酬数据、人力核心指标数据、人效数据、政策数据、对标企业招聘动态等，致力于联动组织、部门、员工等共同实现企业人效最大化等目标。
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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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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