报告在厘清产业链供应链发展内在要求的基础上，重点聚焦工业互联网对于提升产业链供应链整体的、外部的“协同”与“资源配置”方面如何作用，以产业链供应链大中小企业协同、产业集群建设、跨区域资源配置等为重点研究对象，结合国内外先进做法与典型实践，总结提炼工业互联网赋能产业链供应发展的路径和策略。
数据作为新型生产要素，是新质生产力发展的重要动力，数据 库则是支撑数据存储与计算的关键载体。过去一年，国家数据局正 式挂牌成立，有力推动数据要素市场有序建设；全球人工智能浪潮 迅猛袭来，数据存算需求发生剧烈变革。一揽子政策密集出台，一 系列支撑人工智能、适配数据资产化及数据要素流通的数据库技术 与产品顺势而生，推动我国加速向“数据强国”不断迈进。全球数据 库新技术、新业态、新模式不断涌现，产业变革不断、热闹非凡。
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。AI基础数据服务可加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是AI产业发展的重要支撑。基于对数据服务专业厂商、云厂商、大模型研发厂商、智能驾驶研发厂商等中国AI基础数据服务市场的供需两侧企业调研，结合艾瑞对中国人工智能市场整体及AI基础数据服务市场的发展判断，艾瑞推算2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元。预计到2028年，中国AI基础数据服务市场规模将达170亿元，未来五年的复合增长率为30.4%。
城市轨道交通车站作为旅客乘降的场所，是旅客出行的出发、换乘与终止点。车站设计涉及城市轨道交通系统的许多方面,包括土地布局、空间利用、流线设计等。车站作为城市轨道交通系统最重要的现代化建筑类型,他们不仅提供旅客上下车服务,而且还可以作为城市景观，它与空间建筑物的结合之处，反映着城市交通系统的特色。
随着数字技术与实体经济的深度融合，算力中心已经成为新型信息基础设施的重要组成部分。算力中心服务商通过提供高可靠性的主机托管、服务器出租等基础业务，以及高品质的网络安全、数据应用、运行维护等增值服务，在我国算力中心业务市场中占有一席之地。凭借其卓越的技术实力和服务质量，算力中心服务商在算力中心市场逐步树立起了良好的口碑，成为越来越多企业信赖的合作伙伴，正迎来发展的黄金时期。
数据中台是企业数字化建设的重要构成，其通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。受宏观经济影响，部分企业减少了对数据中台等回报周期较长的项目的建设投资。艾瑞咨询预计，数据中台市场规模将保持相对平稳，2023至2028年的复合年增长率约为7%。尽管如此，在企业数字化升级的持续推进下，加之数据要素相关政策和数据保护相关法规的逐步完善，数据中台将在企业数据管理、利用、交易和流通等方面将扮演更加关键的角色，成为推动市场回暖的重要支撑。此外，大模型等前沿AI技术的快速发展，进一步增强了企业对数据中台的依赖。
具有建筑智能化专项工程设计与施工资质的企业，可承担相应的工程设计、施工业还可承担相应工程的工程总承包、项目管理、工程咨询等业务。 设一、二两个级务，别。
2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。2023 年，面对复杂严峻的国际环境和艰巨繁重的国内改革发展稳定任务,我国经济回升向好,供给需求稳步改善,转型升级积极推进，就业物价总体稳定，粮食能源安全、产业链供应链等关键领域的保障能力建设取得实效，全年经济社会发展主要目标任务圆满完成，高质量发展扎实推进，社会大局保持稳定，全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。
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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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