2025年中国临床试验登记总量突破5000项，2021-2025年复合年均增长率达12.27%，新药研发与BE试验双轨增长，行业整体保持高活跃、高完成的良好态势。药品类型形成化学药主导、生物药快速崛起的格局，治疗领域聚焦肿瘤、神经系统、心血管系统等重大疾病与本土高发慢病，靶点研发呈现“成熟靶点稳增、新锐靶点突破”的分层特征。
作为全球和中国发展议题的焦点，能源行业正处于关键的转型时刻，行业逐步转变传统能源模式，迎接新的商业模式和技术创新。这一转型不仅意味着行业向绿色、高效、智能的方向发展，也将对经济社会发展产生深远影响。本报告将从宏观经济角度出发，探讨能源转型和升级的四大特征以及普华永道根据过往案例总结的领先方案，为能源行业的未来发展提供策略指导，助力各界应对挑战、把握机遇，共同迈向绿色低碳的未来
氢能作为一种来源丰富、绿色低碳的二次能源，将是全球能源转型发展的重要载体之一。近年来，世界主要国家和地区均出台一系列政策支持氢能发展，欧洲也制定相关政策保障区域能源安全和促进氢能发展，加强和周边国家联动发展氢能产业。北非地区可再生能源开发潜力巨大，但该区域能源结构单一，化石能源占地区能源消耗的比重超过90%，对区域经济、环境可持续发展造成严重阻碍。随着全球可再生能源发电成本的下降和清洁能源转型步伐的加快，借助欧洲成熟的政策帮助、技术支持和广阔的市场需求，利用可再生能源发展绿氢产业的构想将是北非区域突破发展瓶颈的一个重要机遇。根据测算，北非地区利用可再生能源电力制取绿氢并输出到欧洲市场，经济性上可与欧洲本地绿氢竞争，潜力巨大。然而，由于政策资金的缺失，以及对传统能源依赖程度过高，转型较为困难。北非国家需要加强政策指引、促进国际合作、优化投资环境和加快示范项目落地实施，以推动区域氢能开发和外送，带动能源转型，成为欧非区域乃至全球氢能枢纽中心。
吃饭”,在大容量长时间储能技术成熟之前难以大规模存储。当连续多天出现无光营”生资业品保能部AD限法有房员 复杂严峻 按照现有“预测-落实”范式，以及“规划面向 正常状态、运行解决危机状态”的传统思 路,已经不能完全适应深度不确定性的电大 N ASCA
随着电力行业发展和储能技术的革新，电能存储技术研究备受关注。锂离子电池具有容量大、能量密度高、循环寿命长等优势，然而电池温度过高会导致电池寿命缩短、内部结构损坏，甚至发生热失控现象，电池温度过低则会引起内阻增大、容量衰减、充放电效率降低等不利问题，这已成为储能电站、新能源汽车、移动电源、通信基站等产业的共性问题。温度是制约锂离子电池性能的关键因素之一，为保障锂离子电池安全高效运行，电池最佳工作温度应维持在20~40 ℃，电池组最大温差ΔTmax应控制在5 ℃之内。电池热管理技术能减弱环境温度对电池的影响，从而提高电池能量转换效率。2023年6月21日，国家工信部提出要支持全气候电池热管理技术的攻关研究。因此，建立全气候条件下锂离子电池热管理系统（battery thermal management system，BTMS）对于提高锂离子电池的安全性、经济性和耐用性至关重要。
由于未考虑数据之间的关联关系，导致从公开数据可推断出核心数据、重要数据、未公开的个人数据等，包括但不限于面向人工智能模型的推理攻击、面向基础设施的跨域推断攻击等
2015年启动的新一轮电力体制改革已经走过了九个年头。2020年以来，随着“碳达峰、碳中和”和“构建新型电力系统”等目标的提出，电力市场体系建设也被赋予了支持新能源加速发展、推动电力系统低碳转型、支撑新型电力系统构建的新任务。
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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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