根据相关运动在社交网络的内容热度及互动量，本报告中的「潮流运动」定义为自行车、陆冲&滑板、滑雪、桨板&冲浪、潜水、攀岩、路亚&垂钓、飞盘、橄榄球，共计9大项目。
我国国民经济和社会发展“十四五”规划和 2035 远景目标纲要指出，要布局建设信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等新型基础设施。以千兆光网和 5G 网络为代表的网络基础设施是信息基础施的重要组成部分，其提供的强大数据运送能力，即运力，成为支撑数字经济发展的关键要素之一。以 OTN 技术为支撑的全光运力具备超大带宽、超低时延、安全可靠等原生技术优势，在新一轮数字经济发展中成为提供运力的坚实底座。
2022年数字孪生报告（2022年） 产品设计与生产工程德数字化转型成熟度检验，2022年数字孪生报告（2022年） 产品设计与生产工程德数字化转型成熟度检验
本指南描述了数据中心节能诊断的服务程序、方法和基本要求等内容，适用于指导开展节能诊断服务的机构，根据国家有关法律法规、政策文件和标准规范要求，为数据中心开展节能诊断服务，以及向有关节能主管部门提交节能诊断报告、上报节能诊断数据。
本书介绍了ARM处理器的体系结构和开发方法,并涉及嵌入式开发的很多基础知识,包括C语言程序设计与汇编语言程序设计,编译原理等知识.
本报告基于猎聘超过8200万的注册用户、超过110万家验证企业、超过21万名认证猎头用户等大数据储备，有针对性的进行样本筛选；猎聘大数据研究用采用聚类分析、案头整理、数据建模、访谈等多种研究方法对数据样本及资料进行整理分析，最终撰写成报告，以此来分析互联网行业的人才储备情况、供需情况、流动情况等，为企业提高招聘效率、提升组织效能提供参考。
我们深度提炼总结了全球约132家灯塔成员的转型故事，其中的宝贵洞见已纳入本期全球灯塔网络最新的白皮书中。我们的调研结果表明，合理规划时间、持续关注资源分配和技术部署是灯塔加速规模化的关键。五年过去，扬帆远航的灯塔企业已为其他追随者照亮变革之路，引导他们在风暴中把握正确航向。制造企业若能充分借鉴灯塔企业的用例与方法，随航标而行，定能乘第四次工业革命之东风，充分释放自身潜力。
机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。工业机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。工业机器视觉具备高感知效率、高精准度、和基本无人化的优势，是实现工业自动化的核心。
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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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