“专精特新中小企业”为国家工信部主导的企业扶持政策，围绕《中国制造2025》十大重点领域、突破“四基”发展瓶颈为重点发展方向，旨在坚实产业基础、加强技术创新、破解“卡脖子”技术和补产业链关键环节
数字生态为我们深化认识数字经济发展规律、引领数据要素规范流通等关键议题提供了重要视角。北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室在继续完善中国数字生态指数工作的基础上，拓展了对国际数字生态的研究，旨在对国内与国际数字生态发展格局进行多层次、整体研判，为中国对内营造良好数字生态、对外积极调整全球战略定位提供科学评估依据和实践抓手工具。
报告系统梳理了2025年全球数字经济发展的崭新态势，指出全球数字经济已进入以通用人工智能为核心驱动的智能跃迁新周期，并从技术协同、经济运行、政策布局及关键领域进展等多维度深入分析了其发展动向与趋势。同时，报告构建了全球数字生命力综合指数，通过量化评估，揭示各国在数字基础设施、创新、应用及全球嵌入度上的结构性差异与动态演进特征，刻画了从美国、中国的领先优势到新兴市场快速追赶的多元化格局。历经多年持续积累，报告紧跟全球数字经济发展最新进展，剖析了AI驱动下产业数字化向智能重构演进的内在规律，呈现了5G-A/6G、人工智能、数据治理等行业热点与发展前景，致力于为全球数字经济治理与高质量发展贡献智库力量。
智联猎头--您的专属薪酬服务专家 首先，感谢您选择使用智联猎头 《2026年度企业薪酬调研报告》，本报告所有数据样本均为当地同行业企业的实时岗位薪酬数据，报告结果可为您的招聘、定岗定薪、年度调薪、薪酬设计、福利完善等方面提供全面、准确、详实、权威的薪酬福利数据参考，让您的每一次薪酬管理决策都有据可依。
以量子计算、量子通信和量子精密测量为代表的量子信息技术，是量子科技的重要组成部分，有望带来重大技术范式变革和颠覆性创新应用，已成为培育新质生产力、打造创新发展新动能的重要方向。量子信息发展已进入科技攻关、工程研发、应用探索与产业培育相互带动、一体化推进的关键期。全球？30？余个国家和地区制定发布量子信息领域战略规划或法案，投资总额超？350？亿美元。
2022年，我国软件和信息技术服务业规模首次迈入10万亿元大关，记 录了规模以上企业超过3.5万家、全年平均743万从业人员。并且从国 家到地方，都在将软件及信息技术服务业作为重要的战略性新兴产业 之一，提供各种方式、渠道的培养和扶持。
随着人工智能深度赋能工业发展，数据已成为驱动工业智能化转型的关键生产要素。《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等政策文件，明确了加快数据要素化进程和提升数据质量的重点任务方向。为落实相关要求，中国信通院在2025工业互联网大会上正式启动“工业数据质量提升行动”，围绕工业数据标准化、数据质量加工、数据标注等关键环节，提升数据跨系统、跨平台的互操作能力，着力构建标准化、高质量的工业数据应用环境。
新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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