工作目标:农村信息基础设施建设加快推进，基本实现行政村光纤网络和5G普遍覆盖，农村互联网普及率明显提升。农村数字经济快速发展，农业农村数字化转型快速推进，遥感监测、物联网、大数据等信息技术在农业生产经营管理中广泛应用。乡村信息惠民便民不断深化，乡村数字普惠金融覆盖面进一步拓展。网络扶贫行动目标任务全面完成，巩固提升脱贫成果。(中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发)
我们基于 GRI《可持续发展报告标准》、联交所《环境、社会及管治报告指引》（2020 年版）提出的报告原则，从 6 个维度：信息可得性、完整性、平衡性、实质性、量化可比性、可靠性，共 10 项评分指标，综合分析上市公司 ESG 信息披露透明度。
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智能机市场开始回暖，边际复苏效应明显。2023 年全球智能机出货量有所承压，但 Q4 单季度出货量已经同比+8.5%，2024Q1 出货量为 2.894 亿部，同比+7.8%，边际复苏趋势明显，根据 IDC 预测，2024 年智能机出货量将同比+2.8%达 12 亿部，随后到 2028 年将保持较低的个位数增长。
5 月上板块走势回顾：2024 年 5 月上（5 月 1 日-5 月 30 日），大盘指数中上证综指上涨 0.49%，深证成指下跌 0.04%，创业板指下跌 1.05%，沪深 300上涨 0.60%。
AI 是人工智能（Artificial Intelligence）的缩写，是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步，去模仿人类思考、认知、决策和行动的过程。人工智能包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器学习、深度学习、数据挖掘、机器人技术等分支。AI 大模型是人工智能中的一种技术手段，是具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数，通过学习大量数据能够从中提取有用的信息，进行自主的学习和决策，从而实现更加智能和高效的处理和解决问题。例如 GPT、BERT 等
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针对分布式光伏在配电网中的高比例接入带来的电压越限和波动问题，提出了一种基于多智能体安全深度强化学习的电压控制方法。将含光伏的电压控制建模为分布式部分可观马尔可夫决策过程。在深度策略网络中引入安全层进行智能体设计，同时在智能体奖励函数定义时，使用基于传统优化模型电压约束的电压屏障函数。在IEEE 33节点算例上的测试结果表明：所提方法在光伏高渗透率场景下可生成符合安全约束的电压控制策略，可用于在线辅助调度员进行实时决策。
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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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