气候变化是全球共同面临的重大挑战，关系到人类的生存和发展。从我国现阶段发展来看，能源结构仍旧以煤为主，经济结构性矛盾仍然突出，随着能源消耗的不断增长，控制温室气体排放面临巨大压力。因此，控制温室气体排放，积极应对气候变化，切实推动绿色低碳发展，已成我国贯彻新发展理念、实现经济社会高质量发展的重要抓手
基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示，成为人工智能基础设施。
中国新能源发展战略研究中国新能源发展战略研究
如今，几乎每个人都在谈论精准农业，但如果没有物联网，我们将难以将其实现。而得益于人工智能的普及，生猪养殖领域也逐渐兴起了智能化、数字化的养殖新模式，这为物联网在生猪养殖方面的应用奠定了一定的技术基础。物联网可以通过连接其他技术，让在猪场的机器人和传感器进行数据传输，也可以让机器在出现故障时提醒养殖人员，同时对猪场环境进行智能的控制，在生猪养殖领域发挥着越来越重要的作用。
乡村振兴是中国崛起发展的必然，两会聚焦全面推进乡村振兴战略，我们认为农业或将迎来城市反哺的历史性窗口，自身管理层优秀的农业成长股将充分受益农业“工业化”浪潮。
新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显,新基建成中国数字经济化转型的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元,人工智能作为新基建的重要领域之一,将迎来快速增长。IDC预计, 2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元, 2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
2019 年初至今，包括美国技术封锁、新冠肺炎疫情冲击和新型基础设施建设启动在内的一系列事件的发生，对中国人工智能科技产业发展产生了深远影响。中国人工智能科技产业内生于经济转型升级过程中创造的智能化需求。市场需求牵引、政府战略推动和产业界积极响应，是中国人工智能科技产业发展的关键驱动因素。面对外部冲击带来的机遇和挑战，消费互联网升级和产业互联网的兴起预示着人工智能已经步入与经济社会全面融合发展的新阶段。
在过去的三十年里，移动通信经历了从语音业务到移动宽带数据业务的飞跃式发展，不仅深刻地改变了人们的生活方式，也极大地促进了社会和经济的飞速发展。
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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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