为解决传统接触式心率测量系统设备昂贵、操作复杂的问题，在远程光电容积描记法（remote photoplethysmography，rPPG）测量心率的基础上，提出一种基于交叉滑动窗口模型（cross sliding window model，CSWM）算法的非接触心率测量方法。 首先调用人脸检测模型 SSD300 检测视频中的人脸，然后使用 Otsu 算法对人脸皮肤区域进行分割，并用形态学方法腐蚀皮肤之间的眼睛、嘴巴区域，同时用 KCF 算法跟踪人脸，并将人脸区域均分为 2 × 2 的大小，然后使用 CHROM 算法提取 rPPG 波形，最后运用 CSWM 方法对 rPPG 波形进行处理，得到实时变化的心率。实验结果表明：该方法计算出的心率与同时用脉搏血氧仪测出的心率之间的平均准确率为 97.921 7%，Bland-Altman 一致性系数达 0.962 302，完全满足临床要求。
人工神经网络算法（ANNs）能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述 ，因而在空气质量预测 、重污 染预警工作中得到了广泛的应用 。 随着算法结构的不断发展 ，基于 ANNs 的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提 升 。 对近年来的相关研究成果进行归纳 ，从变量的选取与预处理 、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方 法 ，最终形成构建基于 ANNs 的大气污染统计预测模型的方法体系 。
高效充电调度问题一直是无线可充电传感器网络研究的关键之一。 针对该问题，提出一种 基于充电路径预估模型的遗传算法。 该算法能够有效地完成充电任务从而使得传感器及时得到充电 服务。 算法包含了充电路径预估模型、染色体结构、选择、交配以及变异操作这几部分的设计。 仿真 结果表明，与 EDF、REDF 和 NJNP 相比，该算法有效地提高了网络的性能。
依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟（MCMC），提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法，主要针对存在不确定性因素的模型修正。结合马尔科夫蒙特卡洛抽样中的 MH 算法解决了贝叶斯模型修正计算效率低下的问题。建立了 HIT101 号岸边集装箱起重机有限元模型，将岸边集装箱起重机结构的约束考虑为大车与轨道支座的刚度系数及码头弹性系数，结合现场实际运行模态测试响应结果对模型的弹性模量、各部件密度、码头弹性系数、轨道处扭转弹簧刚度进行了贝叶斯修正，提高了有限元模型的精度，验证了基于贝叶斯模型修正方法在大型复杂结构上应用的有效性。
以信息为基础，提高交通信息的社会公众服务水平，是智能交通系统发展和建设的重要内容，也是有效缓解交通拥堵、保障畅通的重要手段。 北京市公安局公安交通管理局在北京市道路交通现代化建设中，非常重视基础信息的采集和交通诱导信息发布，近年先后建设实施了北京快速路交通流动态信息检测系统、交通诱导信息室外显示系统等科技工程，形成了在规模和水平上均居于国内领先、达到国际先进的交通信息采集、处理、发布系统。北京四通智能交通系统集成有限公司作为智能交通系统和显示技术领域的专业化公司，具体参与和负责了上述系统的建设实施。 北京四通智能交通系统集成有限公司以显示领域的技术优势和交通领域的专业基础，多年从事交通信息服务系统建设的实践，先后完成了二十多个机场候机楼的航班动态信息显示系统FIDS）、十几个铁路客运自动化及旅客引导系统，实施了北京市交通诱导信息室外显示系统、北京市环路交通流实时检测系统、北京西单地区停车诱导系统等多个交通信息服务系统工程，在智能交通系统信息采集、处理/分析、发布系统、交通信息发布服务、LED显示等方面积极开展研究
当前，我国经济发展正面临着转型的挑战，这个转型从宏观的角度看，就是从我们过去追求数量的增长转向追求高质量的发展。高质量的发展要思考很多，包括我们是如何保证供给和需求的平衡，如何提升全要素生产力，如何提升产品和服务的质量，如何确立品牌位置，如何增强我们行业的国际竞争力以及如何防范各种风险等。这些思考我们要落实到企业实践中，落实到经济发展的具体应用中，重点就是要提升企业的竞争力，同时要提升企业的劳动生产效率，要增强我们的创新能力，而这些重点发展的要素集合在一起就是要进行数字化转型。一直以来，对任何一个企业来说，降低成本，提升生产效率都是企业追求的目标，如今要把数字化真正融入企业的各个业务流程、各个环节中，需要用创新的手段引领业务发展。
中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务，是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案，包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版，旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能，可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。
分布式存储是基于分布式架构，由多个软硬协同的存储节点组成并通过网络互联提供存储服务的系统；相比于传统存储,分布式存储将数据分散在多个相对独立的存储节点上，通过增加节点实现性能和容量的横向扩展,利用多节点数据冗余保障数据可靠性。分布式存储可提供 EB 级以上的存储空间，适用于海量数据的存储场景，如虚拟化/云计算、高性能计算、大数据分析、海量数据备份归档等。
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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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