近年来，知识产权对经济社会发展的促进作用日益凸显。我国企业知识产权保护意识和能力不断提升,企业“走出去”的步伐持续加快。在全球经贸环境日趋复杂的背景下,了解我国企业海外知识产权纠纷状况掌握案件信息，对我国企业防范海外知识产权风险、应对海外知识产权纠纷具有重要意义。
本白皮书以数据要素市场化配置与数字生态体系建设为切入点， 在顶层设计层面，构建数据确权、数据定价、数据安全、数据运营“四位一体”的支撑架构作为制度保障；在实践落地层面，以“基于市场需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易”数据交易流通解决方案为核心，以数据要素生产加工平台赋能数据实现资源化—资产化—资本化的演进，以区块链共性平台构建数据要素可信流转的环境，以数据银行作为数据信托服务与数据要素市场化配置的战略思考，为数据交易流通与高效利用提供落地实施的解决方案。数据要素顶层规划与落地实施同步推进，为数据要素市场化配置与数字生态体系建设提供指引。白皮书第一部分主要概述
建材工业作为建筑业发展的基本要素，是支撑我国城乡建设的重要行业，为改善人居生活条件、治理生态环境和发展循环经济提供重要支撑。党的“十八大”以来，党中央、国务院高度重视生态文明建设，将绿色发展纳入五大发展理念之一。
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
当前,腾讯云原生产品体系和架构已非常完善,涵盖了软件研发流程、计算资源、架构框架、数据存储和处理、安全等五大领域的多个场景。依托这些云原生产品,我们正在为不同行业、不同规模和不同发展阶段的数十万家客户提供云原生服务。
绿色生活、绿色生产、绿色消费、绿色回收是最新的人类生活目标。包装行业坚持绿色发展方向，深入实施包装可持续发展战略。为全面介绍包装行业绿色发展进程、分享绿色低碳发展实践和经验，特发布本蓝皮书。
实现碳达峰、碳中和是国家的战略目标。电力系统要为实现“双碳”目标承担自己的责任，建设以新能源为主体的新型电力系统是实现这一目标的重要途径
生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。
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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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