本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。
本报告聚焦“中国全栈A1云服务”领域，以全栈式技术整合与生态协同为核心研究方向，研究周期覆盖2024年全年至2025年H1。研究旨在系统梳理全栈AI云服务的关键技术、商业化、竞争格局及未来趋势。通过深度分析，揭示全栈AI云服务的关键作用，助力把握A1与云计算深度融合的战略机遇窗口。
AI4LS正推动生命科学从“工具辅助”迈向“范式重构”，深 度融合机器智能与科学原理，突破传统研发瓶颈。它通过数据 与机理的双轮驱动，在蛋白质预测、分子设计等领域实现突破， 标志着从“模仿”向“创造”的演进。
MarketUP正在进行持续的内容营销创新和实践，并将过往的方式方法、执行效果逐一拆解给大家。这次，我们着眼于“ABM+内容营销”、“AI+内容营销”、“生态联动内容营销”以及“内容营销中心的建设”四部曲。当然，温故知新，我们也将往期两本内容营销白皮书的重点方法与侧重点梳理出来，方便市场朋友们回顾。
本报告以中国科技论文为研究对象，从世界论文引用中国论文这一关系，开展国际引用和中国被引两个方面全面扫描。其中,国际引用指引用中国的国际论文,可以揭示世界上“谁关注中国的科学研究及其关注程度;中国被引指被国际引用的中国论文，可以展示中国“哪方面”研究影响到世界及其影响程度
AI 成為美國政策上的基本方針，0BBBA法案刺激企業加大投資AI算力，AAAP計畫掃除建置AI算力的瓶頸和主權AI方針的確立。
数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，而公共数据因其规模大、质量高、覆盖广的特点被视为最具开发潜力的战略资源，但公共数据的开发利用却长期面临着“不敢共享、不愿共享、不能共享”的三大难题。
我们正站在一个历史性拐点:生成式人工智能(Generative Al)以革命性力量重塑商业底层逻辑。流量为王的时代渐行渐远，传统增长模式面临前所未有的挑战--注意力碎片化成为常态，数据孤岛难以打通，而更深层次的变革正在发生:根据世界银行在2025年10月发布的报告显示，生成式A1的使用量正呈现爆发式增长。该报告以 ChatGPT为例，指出其在2025年4月的月访问量激增至44.6亿次，独立用户数量达到5.55亿。这标志着一个根本性转变:品牌竞争的主战场正在从“流量入口”转向“认知入口”
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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