目前市场上已有一些风控相关的研究报告，总结下来可以分为两类：一类是以大数据为主要研究对象的大数据风控，一类是针对个人信贷业务风控开展研究。第一类报告中讨论的大数据只是智能化技术的一种，并不完全等同；第二类报告研究范围局限于个人信贷业务，而在信贷业务中，个人信贷和企业信贷的市场需求和风控逻辑完全不同，企业信贷风控的领域被过分忽视。亿欧智库认为业内需要一份定义明确、研究范围清晰全面、有翔实落地案例作为行业发展现状佐证的研究报告，因此，推出了《2018中国智能风控研究报告》。
近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据 Semafor援引知情人士报道，微软正商谈以 290 亿美元估值，向 OpenAI 投资 100 亿美元，一切均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”
气候问题是全球所有国家都需要认真应对的重大挑战。作为负责任的大国，中国高度重视气候问题，积极有效应对气候变化。习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上郑重宣布，“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争 2030 年前达到峰值，努力争取 2060年前实现碳中和。”沿着这一路线，中国提出并实施了一系列应对气候变化的战略、措施和行动，主动参与全球气候治理，彰显了大国担当。
数字人是当下最前沿、最时尚的前沿技术产品，他不仅有逼真的人的外貌，还能很好地模拟人的行为，而且具备了一定程度的人的思想。数字人也是一个技术 和艺术的完美融合体。在技术维度上，数字人是多种前沿科技的集大成者；在艺术上，数字人的制作和表现也需要极高的审美
智能经济是人工智能深度融入经济全要素、全链条后形成的新型经济范式，其本质是以“数据+算力+算法”为三大核心生产要素，以人机协同为基本特征，以AI驱动替代信息驱动为运行逻辑，最终实现经济系统从连接协作向智能协同跃迁的高级形态。它不是数字经济的简单延伸，而是经济底层逻辑的根本性重构一一不再满足于用数字技术提升效率，而是让机器具备认知、决策与执行能力，直接参与价值创造过程。
过去十五年，在能源成本分化、技术创新迭代、环保政策收紧、市场需求变迁的多重力量驱动下，全球化工产业正经历近百年来最深刻的格局重构，“东升西落”成为贯穿产业变革的核心主线--以中国为代表的新兴市场化工产能、市场份额与全球话语权持续攀升，欧洲、美国、日韩等传统化工强国的产业优势逐步弱化，全球化工产业链、供应链与价值链迎来全面重塑。
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AIGC，即人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content),用户生产内是继专业生产内容(PGC，Professional-generated Content)、容(UGC，User-generated Content)之后的新型内容创作方式 AIGC 从 20 世纪 50 年代开始发展，其兴起源于深度学习技术的快速
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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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