从区域经济发展维度，运用协整检验方法测算分析人工智能产业对国内区域经济发展的实际影响。研究结果 表明：无论从短期还是长期看，人工智能产业对国内区域经济均具有强大的影响，而城市，特别是超大城市通过强 大的科技资源聚集效应，进一步提高地区经济发展中的生产自动化和智能化程度，同时越来越多的资本替代劳动促 进了全要素生产率提升，推动区域经济高质量发展；国内各区域经济的蓬勃发展促进了人工智能产业良性发展，但 人工智能发展进一步扩大了各区域的经济发展差异。最后，为推动人工智能产业促进区域经济高质量发展，提出进 一步为人工智能发展营造良好创新环境、加强人工智能产业关键技术自主创新。加大人工智能教育投入、培养和壮 大人工智能领域人才队伍，促进人工智能融合行业应用、发挥人工智能技术对新型商业模式发展驱动作用等政策建议。
“新工科”建设是深化我国工程教育改革的新机遇，为我国人工智能领域研究生培养提供了新思 路。从对35所高校人才培养的现状分析入手，揭示了我国人工智能领域研究生培养存在的人才培养思路目 标、学科建设交叉融合、课程教学方式方法等现实困境。从转变人工智能人才培养理念、加强人工智能学 科建设、深化人工智能教学改革、优化人工智能教育生态等方面提出了系统提升人工智能领域研究生培养 质量的路径。
人工智能产业的发展在文学艺术领域催生出大量的人工智能生成物。 从配合国家战略实施、 著作权法 宗旨来考量, 不难得出人工智能生成物可版权性的结论。 究竟以狭义著作权还是以邻接权来保护人工智能生成 物, 涉及到客观主义的独创性判断标准及法第二性视角下智力成果的适用。 以狭义著作权而不是以创设著作权 法新客体的方式来保护人工智能生成物, 也可从立法成本效益分析中得出答案。
智能制造是制造技术与信息技术的结合，并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展。智 能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术。智能制造就是以信息流全局监控为基 本线索，通过制造与服役过程的精确调控加以体现，而状态监测传感技术是其中的重要环节。论述了刀 具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术，详细介绍 了其特点以及国内外的研究热点，并总结与展望了其未来的发展趋势。
回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工 具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主 体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基 础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事 责任主体地位。
人工智能与教育的融合引发教育领域新一轮研究热潮。本文选取国内近十年来教育技术学专业领域 CSSCI 检索源期 刊中与人工智能教育相关的 239 篇论文为研究对象，利用 Bicomb 2.0、Ucinet 6.0 及 SPSS 20.0 软件，采取共词聚类、词频 分析、多维尺度分析及社会网络分析等方法，对我国人工智能教育的研究现状与研究热点进行了详细分析，最后对未来研究 趋势进行了讨论。
人工智能和数据技术正在进入出版业和文化内容生产行业的各个环节，新 技术重构了文化内容生产、制作和传播的方式，也改变着传统内容出版业的业务模式和发 展方式。本文结合案例分析了出版产业在内容生产与创新、读者调研、市场决策等方面受 到人工智能、机器学习技术的影响，探讨数据驱动下出版业发展新趋势，并对产业转型之路 提出了六个发展方向：内容出版向知识服务转型；出版流程向智能化转型；传统营销向大数 据营销转型；业务驱动向数据驱动转型；传统内容编辑向数据开发型人才转型；数据生产向 数据融合转型。发展与运用人工智能与大数据技术，是出版业提升传播力、竞争力和发展 力的关键要素。
智慧城市的中国化历程和发展方向
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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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