云计算作为数字化转型的技术底座，是企业数字化转型的必然选择。近年来，各行业企业上云进程不断深入，数据和核心应用逐步迁移到云端。然而，企业最初上云希望获得云计算的灵活性、创新性以及节省成本，但如果云迁移方式不当，云计算的效能可能无法实现。一方面，传统思路建设的虚拟化平台、laaS平台、PaaS平台侧重于单体系统建设的思路，企业缺乏整体的融合与创新。另一方面，当IT基础设施加速向云进化，企业应用系统需要现代化改造优化以适配云计算IT环境。
全球电力需求在2020年经历小幅下降之后，已连续两年恢复增长。2022年全球电力需求同比增长约2%，与新冠疫情爆发前5年（2015—2019年）平均增长率（2.4%）基本持平，明显低于2021年增长率（6%），其原因在于：尽管新冠疫情态势趋于稳定，全球经济复苏导致能源需求增加，但俄乌冲突引发全球能源危机，天然气和煤炭等能源产品价格飙升，电价也随之大幅上涨，抑制了大多数地区的电力需求增长。
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
环保行业具有弱周期性和进入壁垒较高两个主要特点： 弱周期性 ？ 环保行业与宏观经济相关性较小，属于弱周期性行业 政策驱动 ？ 环保产业的需求变化取决于产业政策，发展速度与国家制定的环保标准以及政策执行的力度密切相关 ？ 付款人很难界定，具有较强的外部性，这使得其产业发展必须有政府的干预和调控；一些社会事件如雾霾事件、原油泄漏等也会对环保行业产生较强的驱动作用
信创，即信息技术应用创新，其核心是通过国产和自主创新实现信息技术产业的“自主可控、安全可信、高效可用”。为此，我国出台的《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”国家信息化规划》等战略规划明确提出要加快补齐关键技术短板，重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力，以开源生态构建为重点，打造高水平产业生态。
本报告旨在协助中国制造业企业更好地了解 ESG 趋势和管理发展。在此过程中，我们充分结合了 IMA 之前发布的《中国制造业的可持续生存之道—中国企业 ESG实践调研问卷分析报告》，从多个角度和层面，深入探讨了 ESG 在中国制造业的实践之路。
ABO模式下，由政府方授权确定的社会资本方（项目业主方）直接或另行选定合作方负责筹集项目建设所需资金,或者由政府方直接拨付部分资金用于项目建设。ABO模式下,是由政府方通过采购或直接签署协议等方式授权确定项目业主方（社会资本方），履行授权范围内的项目业主职责。
随着新能源装机比例的增加，新能源场站调频调压等调节能力日益受到重视。针对配置储能的新能源场站一次调频、功率平滑以及调压协调控制问题，利用聚类算法得到储能平抑波动功率需求，设定风储各自调频备用功率以及储能电站调压备用功率；其次，利用储能剩余有功功率与荷电状态（SOC）修正储能一次调频有功出力；之后，基于储能无功裕度以及电压偏差紧急程度对储能无功-电压下垂系数进行修正；最后，以优先保证调频效果为目标，提出储能平抑波动、一次调频和调压的储能多功能协调运行策略。基于Matlab/Simulink进行仿真验证，对储能平抑波动与一次调频、储能平抑波动与调压以及3种功能协调运行分别进行了仿真工况分析，结果表明，所提多功能协调运行策略可在储能平抑风电波动工况下促进电网频率、电压以及SOC恢复。
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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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