把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。
云计算结合多种现有技术，将各种硬件资源，宽带资源，以及虚拟化技术聚集在一起，创造一种云计算的生态系统,向云计算服务使用方提供―种按需提供IT资源并解决高峰使用的解决方案。这种解决方案使用户能够使用最低的成本获得满足其自身需求的资源配置。更重要的是,用户在使用云计算解决方案的同时，还可以根据云服务提供商提供的相关服务.购买所需的安全服务或者其他满足其业务需求的微服务，更大程度的减少其所需要处理的或者因经验不足而忽略的安全问题或者IT问题。
体系化地梳理了5G产业最新进展，包括频谱、技术、牌照、芯片、终端等，并阐述了5G设备的变局及其投资机会，并在市场上率先提出“5G投资两段论”，建议关注5G硬件的同时，也要关注5G应用。针对性地研究了5G应用之一“物联网”，并聚焦重点，指出了2019年物联网投资的三个重要方向:一-是 新基建助推三表NB化；二是智能音箱引领智能家居进入新阶段;三是5G赋能车联网，自动驾驶走向现实。
当前，世界经济遭受疫情严重冲击，全球产业格局和经 贸规则历经深刻调整，加之新一轮科技和产业革命的猛烈冲 击，全球经济正遭遇前所未有的挑战。我国经济已由高速增 长阶段转向高质量发展阶段，旧的发展动能越来越难以为继。 2020 年6 月30 日，中央全面深化改革委员会第十四次会议 强调，“加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应 新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主 线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加 快制造业生产方式和企业形态根本性变革”。在此背景下，推 动产业体系新旧动能转换，充分发挥工业互联网对实体经济 增长的引擎作用，越来越成为各界的共识。
车联网具有技术整合、信息共享、产业融合的特点。车联网将定位技术、传感器技术、通信技术、互联网技术等多种先进技术有机的运用，并由此衍生出诸多增值服务。其中，定位技术是车联网的关键技术之一，是实现车辆安全通行的重要保障。在车联网应用中，不同的应用场景对定位的要求也不同。例如辅助驾驶中对车的定位精度要求在米级，而对于自动驾驶业务，其对定位的精度要求亚米级甚至厘米级。虽然对定位精度要求不同，但定位的连续性是车联网业务安全可靠的必要前提，考虑到环境（遮挡、光线、天气)、成本以及稳定性等因素，单纯采用某一种定位技术并不能满足车联网业务的定位需求。
随着经济社会的快速发展和加速转型，传统城市管理模式的局限性日益显现。随着全球城市化进程的加快，为了应对人口、资源、环境等对城市发展的挑战，全球各国都以“智慧城市”建设作为全新的城市发展理念和实践路径。而传统智慧城市建设中，由于细分智慧应用领域众多，建设内容广，城市在规划发展建设中容易失焦;另外，地区行业发展水平和资源禀赋不同也限制了智慧城市整体建设落地;其次，投资规模大、商业模式不清晰，使用技术缺乏统- -标准，数据信息碎片化严重，也使得智慧城市建设在推进时无法有效形成社会合力，阻碍智慧城市发展，挑战城市管理者、建设者和经营者的智慧。
当前，数字中国战略深入实施，浙江省推动数字浙江建设一直走 在全国前列。新型智慧城市作为数字浙江建设的重要内容，在新的时 代背景下被赋予一系列新的发展要求。在基础设施领域，着眼于 5G 大规模商用，要完善大湾区、大花园、大通道、大都市区的信息基础 设施，服务数字长三角建设。在政务服务领域，要以“最多跑一次改 革”为总牵引加快建设数字化服务型政府。在社会民生领域，要将教 育、医疗、交通、文旅、养老等公共资源通过未来社区、智慧小镇、 智慧乡村、智慧家庭的形式实现全民普惠化。
城镇是我国经济与社会发展的重要基础和战略支柱，走新型城镇化道路是实现中华民族伟大复兴的必经之路。随着新型城镇化战略的实施，我国城镇化水平逐年提高，但是也显露出交通拥堵、环境污染、资源紧缺等城市病。从2012年开始，住建部在全国范围内先后组织开展了三批智慧城市（镇）试点建设,旨在通过信息化与城镇化的融合发展，以新理念、新技术、新模式推动新型城镇化建设，这在一定程度上缓解了城市病。但是随着城镇建设的规模不断扩大、内容不断丰富、层次不断提高，原有的信息基础设施、数据流通机制以及传统的工作流程，都无法匹配城镇智慧化发展的新要求，智慧城镇建设亟需寻求新的突破。
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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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