全球通信产业正在从互联时代、云时代迈向智能时代，新机遇与新挑战驱动网络加速全面数字化转型升级。在此背景下，TMF（TeleManagement Forum）于 2019 年提出 AN（Autonomous Networks） 的理念，历经 4 年时间，AN 已在产业界达成共识，2022 年 TMF AN 产业伙伴达到了 55 家。
针对来自市场和客户的要求，三菱电机除了提供FA机器、机器人等，今后还会致力于提供包括生产周期在内的整体解决方案
《智慧交通F5G全光路网技术应用白皮书》下,《智慧交通F5G全光路网技术应用白皮书》下,《智慧交通F5G全光路网技术应用白皮书》下
聚焦做深做细33条产业链行业领域，支持“链主”企业，围绕上下游产业链，搭建行业性工业互联网平台到2027年，累计推动建设15个“一链一网一平台”示范
BIM信息包含的内容： 三维几何形状信息（三维模型） 几何形状所附带的信息：建筑构件的材料、重量、价格；设备的类型、功率等；进度和施工信息等。 描述建筑物的相关图文档：图纸、说明书、项目管理文档和手册等。 非三维几何表达的其他构件。
AI 性能突破、数据价值挖掘需求提升，驱动算力需求高速增长。计算场景愈发丰富，驱动需求多样化。近日，ChatGPT 的成功认证了通用大模型的性能依赖于大量参数和数据的训练，需要大算力支撑。以 ChatGPT 为代表的 AI 算法的持续突破将极大驱动算力需求。而国家大力发展数据要素，也凸显了数据作为新时代石油的价值。数据量的高速增长、以及对数据价值需求的增长将驱动对算力的进一步需求。另外，技术的发展催生了丰富的计算场景，不同应用对算力精度、延迟、带宽等提出不同需求。未来已来，算力正是支撑数字化时代发展的基础与核心。
临床需求驱动，政策支持促进，内镜渗透率提升空间大。医用内窥镜通过人体自然腔道或微创手术的小切口进入人体，帮助医生进行疾病诊断或协助手术的进行。内窥镜应用于微创诊疗的临床价值明确，临床渗透率在发达国家远超中国。2019 年，我国的上、下消化道内镜诊疗开展率仅有日本的 19.0%和 25.0%，微创外科手术渗透率不及美国的一半。随着我国医疗水平的不断进步以及民众健康意识的增强，内窥镜的渗透率稳步提升。近年来，常规内窥镜已降为二类医疗器械，且免于临床试验，产品注册门槛大大降低。政策的大力支持也将促进行业快速发展。
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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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