咨询（Consulting或Being Consulted），是知识型工作者最基本的工作方式。对于数字化从业人员而言，无论是身在甲方或是乙方，掌握数字化转型咨询的思路，是十分必要和有意义的；从这个角度来说，数字化从业人员都应该是数字化咨询顾问
住房城乡建设部建筑节能与科技司杨榕、陈新，科学技术部社会发展科技司孙成永、陈光杰，中国城市科学研究会数字城市工程研究中心丁有良、杨柳忠、马桂芳等同志出席专家评审预备会议。来自全国30个省级住房城乡建设主管部门及23个省级科技主管部门，及国家科研院所、相关科研企业单位的 21名智慧城市评审专家共同参与此次现场答辩会评审工作。
结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树（GBDT）算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。
1. 5G时代开启，射频前端需求快速增长 2. 射频前端市场美、日主导，滤波器地位突出 3. 射频前端呈模组化集成趋势，分立器件空间仍广阔 4. 依托中国智能终端集群优势，射频前端国产化空间广
华为生态建设与教育解决方案：如何让数字世界进入到每个组织，来构建万物互联的智能世界？去年华为最高管理层为我们指明了方向，打造数字中国的底座，成为数字世界的内核，坚持做好无所不在的连接，无所不及的智能（AI），构建华为的数字平台，华为的数字平台就是要整合包括云、大数据、物联网、人工智能、视频管理这些新技术，不仅完成业务的使能，更要帮助行业的生态伙伴更加敏捷的实现应用的创新，共同为我们的客户创造价值。
教育信息化变革是一个复杂的系统工程,华为用技术创新助力促进教育公平.用无处不在的联接和无所不及的智能支撑教育信息化变革
说到智能化，很多人会担心，智能化会取代自己，但根据全球经济论坛研究的结果来看，有60%的职业可能受自动化的影响，只有不到5%的工作机会可以被全部自动化。
AI就像人一样，具有构思新思想并采取行动来满足自己愿望的能力。激发文明进步的好奇心和求生欲，同样也在激发着AI的进步。AI，也让世界变得更加美好。
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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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