如果某行业中亏损公司占比很高，就说明该行业的发展遇到了困难。如果行业中很大比例的公司难以盈利，就可以认为这个行业非常“内卷”。而且，亏损公司的占比越大，行业就越卷。
新一线城市是根据商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五大指标，依据品牌商业数据、互联网公司的用户行为数据及数据机构的城市大数据进行综合评比得出。337个中国城市被分为4个一线城市、15个“新一线”城市、30个二线城市、70个三线城市、90个四线城市和128个五线城市。
自然资源部信息中心与阿里云联合研发自然资源行业大模型一“后士”大模型。一个“跨模态大模型”，在通用大模型基础上，通过海量自然资源行业数据训练，在自然资源知识问答、影像视频智能解译、国土空间规划和实施监督、国土空间用途管制等方面予以应用。
党的二十大报告提出，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。今年 2 月，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》（下称《规划》）。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。数字政府作为数字中国战略的核心枢纽，与落实数字中国规划、驱动数字中国发展的关键引擎，正全面引领驱动数字化发展，为推进中国式现代化发展提供有力支撑。
方晨光杭州都市圈发展报告2020300页
雷达传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”，包括超声波雷达、毫米波雷达及激光雷达。芯片是雷 达传感器的核心组件，对雷达传感器的性能起到决定性作用。雷达传感器用芯片由主芯片（MCU、DSP、 FPGA）、雷达芯片（如 MMIC、ASIC）和其他辅助芯片（如 PMI、ADC）构成。中国雷达传感器用芯 片高度依赖进口，其中，超声波雷达的芯片进口依赖程度约为 90%，毫米波雷达和激光雷达用芯片则 100% 为进口产品。但在国家利好政策和自动驾驶发展进程加快等因素推动下，预计 2018 年至 2023 年中国雷 达传感器用芯片年复合增长率将达到 43.0%，2023 年中国雷达传感器用芯片市场规模将达到 100.5 亿元。
2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。
中国装备制造企业转型升级实践研究和企业智能制造体系构建的建议思考
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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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