随着医院业务量的持续增长以及人们健康意识的不断增强，医院的建筑能源消耗水平呈现自然增长的趋势，如何有效提升能源利用效率，合理控制能耗增长是医院后勤管理人员面临的最为现实及严峻的问题。
标准引领创新，标准是国家利益在技术经济领域中的体现，是国家实施技术和产业政策的重要手段，面对智能制造发展的新形势、新机遇和新挑战，有必要在系统梳理现有相关标准、明确智能制造标准化需求和重点领域的基础上，建立智能制造标准体系并成套成体系的开展智能制造标准化工作来引领智能制造产业健康有序发展
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）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，是先进制造过程、系统与模式的总称，具有信息深度自感知、 优化自决策和精准控制自执行等功能。
日前，中国电子信息产业发展研究院政策法规研究所发布了 《“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书》 。白皮书分为理论篇与规划篇，分析了全球产业发展新动向以及“十四五”我国制造业发展趋势，并提出新时期我国产业政策转型的建议与“十四五”制造业发展的建议。
创新似乎总是个小概率事件，大部分传统企业很难实现突破式或颠覆式创新。即使创新成功，事后总结也往往将之归为偶然运气、感性直觉，或是百年一遇的天才型选手的出现。那么创新的上游究竟是什么?我们如何能更好地理解并掌握创新的源头——想象力?企业是否能持续、规模化、并以可预见的方式”工业化生产”想象力?
根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》显示，“十四五”时期，我国将聚焦战略性新兴产业，构筑产业体系新支柱。根据《战略性新兴产业分类（2018）》，战略性新兴产业包括新一代信息技术、高端装备制造、新材料、新能源等产业。在此背景之下，前瞻产业研究院《聚集十四五：中国六大新支柱产业十四五发展全景前瞻》中，对中国六大新支柱产业发展前瞻进行深度解析。 其中，新一代信息技术产业位居九大战略性新兴产业之首，包括 下一代信息网络产业、电子核心产业、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算大数据服务、人工智能 等行业，其应用横跨国民经济中的农业、工业和服务业等三大产业。
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人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
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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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