中国碳排放权交易体系（ETS）将于2021年年中正式投入运行。该体系旨在通过一个可交易的绩效标准来降低碳排放强度，并将率先在发电行业实施，预计未来将拓展到其他行业，且将由基于强度的碳交易体系向基于总量的体系过渡。本文梳理了碳交易体系的历史、设计及实施规则，并分析其未来十年的发展趋势。碳排放权交易体系将支撑“2030年前碳排放达峰”和“2060年前达成碳中和”这两个目标的实现。
中国碳达峰碳中和政策与行动（2023），中国碳达峰碳中和政策与行动（2023），中国碳达峰碳中和政策与行动（2023），中国碳达峰碳中和政策与行动（2023）
中国数字平台开放性指数研究报告 2023，中国数字平台开放性指数研究报告 2023，中国数字平台开放性指数研究报告 2023，中国数字平台开放性指数研究报告 2023
前，我国数字经济发展势头强劲，成为稳增长促转型的重要引擎。中国信通院数据显示，2022 年，中国数字经济规模达 50.2 万亿元，预计 2025 年我国数字经济规模将超 60 万亿元。在数字技术的推动下，产业变革加速演进、融合发展，企业不断探寻新的市场机遇和利润增长点，寻找符合自身特色的数字化转型道路。
1952 年,国家又对继续营业的私营金融业率先进行社会主义改造,成立了统一的公私合营银行，成为中国人民银行领导下的办理私营工商业存贷款业务的专业银行。同时，中国银行从独立经营改变为与中国人民银行的国外业务局合署办公，交行与中国人民保险公司改由财政部领导，撤销了农业合作银行，农村合作社由中华合作联合总社华贵中国人民银行领导。
城市信息模型是物理城市实时全映射的呈现载体和展示窗口，是基于三维数字空间的城市信息有机综合体，能实现物理空间和数字空间的双向互动
中国氢能源与燃料电池发展战略研究报告2024，中国氢能源与燃料电池发展战略研究报告2024，中国氢能源与燃料电池发展战略研究报告2024
对低代码/无代码概念的观察，不仅仅要看近10年的变化，市场需要将时间线拉长，理解这一概念提出背后的本质追求——降低编码语言的晦涩难懂，从根本上提高开发的效率。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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