过去一年，全球信息通信业蓬勃发展。5G-A 引领 ICT 基础设施升级，运营商加速 5G-A 商用部署，骨 干网络跨入 400G 时代，无处不在的“四个万兆”超宽带接入为全社会提供高品质联接。Gen AI 加速产业数 智转型，诸多运营商研发网络大模型，期望用 Gen AI 提升用户体验、加速业务创新、变革运营模式、重塑集 成模式，推动经济社会进入全新智能时代，帮助运营商和企业提升效率并创造价值。
全数字化园区是以物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联、GIS/BIM等新型数字化技术为基础，通过集成的数字!化运营平台(10C)对园区的人、车、资产设施进行全联接，实现数据全融合， 状态全可视，业务全可管，事件全可控，使园区更安全、更舒适、更高效、更低的运营成本，持续卓越运营。
《2025？年中国低空经济研究报告》聚焦全国？58？座城市的？“低空战力”，构建包含技术创新活力（0.25）、市场开拓潜力（0.20）、生态协同能力（0.30）、政策赋能效力（0.25）的LCDI？评价体系，深圳（90.0？分）、北京（85.8？分）、成都（85.5？分）位列前三，分别代表市场驱动型、科研牵引型、制度试点型路径。报告指出低空经济产业链覆盖超？2.1？万家企事业单位，呈现产学研协同创新显著、标准建设加速但国际参与不足、基础设施超前与产业短板矛盾等特征，建议通过全产业链支持、技术市场双轮驱动、基础设施升级、安全制度保障推动发展。
虽然支队在消防信息化建设方面做出了一定探索尝试，但是面对国家治理体系和治理能力现代化的迫切需求，面对消防救援队伍“全灾种、大应急”转型升级需要，支队的信息化支撑能力还存在不足、预警预知能力还需加强、综合应急救援联动能力还需提升、队伍精细化管理水平还应强化、消防宣传教育培训还应扩大覆盖面，新形势、新挑战要求我们必须进一步提档升级现有的消防信息化建设工作，实现以消防安全感知为基础、以数据智能化服务为引擎，加快构建“万物感知、数据驱动、专常兼备、智能应用”的新型智慧消防体系。
【案例】5G+AI数字化创新赋能智慧医疗解决方案（37页）,【案例】5G+AI数字化创新赋能智慧医疗解决方案（37页）,【案例】5G+AI数字化创新赋能智慧医疗解决方案（37页）
能源化工企业应通过新技术创新引领数字化转型。科技兴则企业兴，科技强则企业强。企业应积极探索和应用人工智能、大数据、云计算等新兴技术，夯实高速网络、数据中心等新型数字化基础设施，积极关注新技术发展趋势和市场动态，及时调整数字化工作方向和重点，深化数字技术为业务赋能，开展设备、工艺、模式等多层次创新，确保企业在数字化转型过程中保持技术领先优势，引领业务发展。
中国软件产业的发展需要培养软件付费的习惯，当前这个问题在慢慢改善。两年前整个中国超过 1 亿人民币收入的软件公司不多，估计有 30 家左右。但是最近看到跨过 1 亿人民币的软件公司到处都是，这说明中国的软件在慢慢崛起。
在未来柔性直流电网构建中，多端跨区耦合影响不容忽视，各端换流站控制设计需兼顾本地电源或负荷特性与其余端换流站控制特性、电网强度及新能源接入情况的影响。下一步，将基于本文所建通用化阻抗模型，重点分析不同断面高发振荡风险频段、主导因素以及不同断面振荡风险差异来源。
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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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