智能家居发展迅速但其通信隐私问题尚未得到较好解决，互联网环境下的匿名通信模型因智能家居设备受限的算力和带宽无法直接迁移到智能家居设备上。提出的方法针对智能家居在传输音视频数据时的通信隐私问题，融合基于身份的加密和洋葱路由策略，并对文件分片重新排序后按特定序列进行传输。理论分析和仿真证明提出的方法降低了算力需求，同时具有较好的匿名性、安全性和一定的抗合谋攻击能力。
为了解决多种网络通信协议共存给智能家居应用开发带来的不便，更好地实现家居的智能化，基于 ＭｉｃｒｏＰｙｔｈｏｎ 和 ＣＣ３２００ 设计了一种智能家居数据采集与控制系统。 该系统采用 ＣＣ３２００ 作为工作节点，通过微信公众号和 ＯｎｅＮｅｔ 平台获取 系统采集的数据，并在云服务器中进行判断和相应处理，较好地解决了多种网络通信协议共存的问题，实现了智能家居数据 采集与控制功能。 实验测试结果表明:系统运行稳定，有较好的人机交互体验，具有较高的实际应用价值。
本文介绍了一款基于 STM32 单片机、DM9000 以太网控制器和 LwIP 协议栈的智能家居网关通信系统的设计。该系统设计主要用于检测家中各类传感器的工作状态，当家中出现危险状况时系统能够自主控制并解除家中危险，并且将传感器检测到的实时数据上报给用户，实现用户对家中电器的控制。硬件方面，该系统由供电模块、时 钟模块、SWD 仿真模块、SRAM 模块、按键模块、报警模块、网络通信模块、USB 转串口模块等组成。该网关系统的主控芯片采用功能强大、价格低廉、基于 RAM32 位 CortexTM-M3 的 STM32F103ZET6，它主要负责对家居环境参数的检测、智能控制；网络通信模块采用 DM9000 作为主控芯片，由时钟电路、RJ45 网络变压器组成，该芯片主要实现 TCP/IP 协议中的 PHY 和 MAC 层。软件方面，智能家居网关采用 Keil 开发环境，采用 LwIP 网络协议栈为运行环境，结合 C 语言共同完成网络通信的软件控制工作。Keil 开发环境用来编辑程序、编译程序、烧录程序以及调试程序；LwIP 协议栈短小精悍，小型轻量，可以实现无操作系统运行，并且 LwIP 协议栈对主控芯片的资源占用很少，适合在低端嵌入式设备中使用。
综合利用ZigBee、WiFi、Android技术，设计并实现了一种基于计算机端和手机端的智能家居控制系统．该系统包括软件控制系统、ZigBee协调器和终端节点三大模块．终端节点负责室内信息的采集，通过无线传感器网络传送给网关协调器．用户可以通过计算机端上住机软件和手机端APP实时查看采集到温湿度、火情的信息，并进行照明控制系统和窗帘的控制．实验结果表明：该控制系统实时性强、性能稳定、成本低、易扩展。实用价值较高．
论文采用NB-IoT、STM32、传感器等技术设计出了一套可行性较高的NB-IoT智能家居控制系统。该系统采用STM32F103RCT6芯片作为核心处理器采集传感器信息，通过NB-IoT无线通信与服务器进行数据交互，在PC端通过可视化操作界面对数据进行分析处理并将结果显示出来。通过系统测试验证该系统实现了家居环境数据采集与异常情况报警提示，稳定可靠，实时性好，能够满足对家居设备的实时控制要求。
针对传统智能家居视觉交互界面存在人机交互性能较差的问题，设计一种基于图形特征的智能家居视觉交互界面。利用旋转数码相机固定视点获取一组连续的智能家居局部视觉图像序列，利用这些局部视觉图像序列生成智能家居视觉全景图，通过双缓冲图像绘制技术构造智能家居视觉交互漫游空间场景，从而实现智能家居视觉交互，基于图形特征对用户场景进行模拟刻画，刻画的智能家居视觉交互界面中包括各种智能基础家居元素，实现智能家居视觉交互界面的设计。实验结果表明，所设计的人机交互界面，具有更强的交互性能。
以树莓派、Arduino Mega 2560和Arduino UNO作为核心控制器，树莓派作为家居中央控制服务器，Arduino 负责家居传感器采样，将Arduino控制板采集到的数据利用WIFI模块esp8266，在Android手机app上实时查看和控制家中的传感器。最终实现家电智能化、家居安防、家居环境监测、局域网控制以及远程控制等功能。
信息科技和人工智能技术的发展为国内智能家居行业发展带来了新的发展机遇。 然而交 互功能缺失,平台软硬件互不兼容等问题也极大地影响了远程控制家居的体验效果。 针对这一现 状提出借助微信平台,将其与 ZigBee 无线网络融合,以实现对多种家电家居系统的远程控制,弥补 以往智能家居系统的弊端。
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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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