《报告》从数据资产相关基本概念出发，研究数据到数据资产的市场化进程，基于价值驱动划分数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化四个阶段，详细阐述了价值驱动下数据资产化实施路径分析，并参考成熟市场构成综合分析市场管理制度体系和数据基础设施支撑。
介绍基于生成式AI的暂态稳定评估数据增强技术、考虑输电断面安全裕度的特定场景样本生成、以数据为中心的大规模机组组合AI加速方法、多主体互动下考虑隐私保护的多方协同计算等AI技术在电力行业的应用。
医院运营压力剧增，私立专科医院倒闭率上升，人口老龄化与生活方式变化挑战传统医疗模式，医院需变革创新。 智慧医疗以及医院数字化转型已嵌入到医院评级各方面，但由于医疗行业相对其他行业较为封闭，特殊情况较多。 新版智慧医院评级要求医院实现院内、院外互联互通，以患者全生命期管理为目标，强化健康管理工作。 社会大健康外循环将形成智慧医疗、产业集群、城市平台三角式开放生态体系，实现真正意义上的“大健康”目标数据要素与智慧医院的连接具有重要价值和意义，可以提升医疗服务质量、优化医疗流程、促进医疗科研等。
处于开机空闲状态的移动台要建立与另一用户的通信，在用户看来只要输入被叫号码，再按发送键，移动台就开始启动程序直到电话拨通。实际上，移动台和网络要经许多步骤才能将呼叫建立起来。以移动台和移动台进行通信为例，就包括主叫移动台和主叫 MSC建立信令链接、主叫 MSC通过被叫电话号码对被叫用户进行选路，即寻找被叫所处的 MSC、被叫 MSC 寻呼被叫 MS 并建立信令连接过程等三个过程。本实验主要是让学生掌握移动通信中移动台主叫时 MS和MSC之间的信令过程、以及为了完成通话连接，主叫MSC和被叫 MSC之间的信令过程(即七号信令中的部分消息)。
介绍“双碳”目标与能源电力转型，以及在此背景下如何建设新型电力系统，最后分享总结与展望。介绍“双碳”目标与能源电力转型，以及在此背景下如何建设新型电力系统，最后分享总结与展望。
1.智能制造是制造业发展的重要方向: 1)实体经济的战略意义再次凸显是直接原因 2)企业提高核心竞争能力的要求是内在动力 3)新一代信息技术的高速发展是技术基础。 4)制造智能化是历史发展的必然趋势。 担照回 2.智能制造是实现我国制造业高端化的重要路径: 发展智能制造既要符合我国制造业发展的内在要求,，也是重塑我国制造业新优势，实现转型升级的必然选择，应该提升到国家发展目标的高度。
本报告由数字产业创新研究中心以数字化转型与创新评价指标体系为基础，依托对于六年来“数字化转型与创新评选”中收到的央国企数字化转型案例的研究、走访以及数据分析，全面探讨2024年央国企数字化转型的十大趋势。这些趋势涵盖了技术创新、业务模式变革、组织架构优化等多个方面，也反映了数字化对央国企未来发展的深远影响。同时，报告收纳了颇具典型性的企业案例，展示出在相应趋势下的企业实践应用与效果，旨在为企业数字化转型带去可借鉴的经验与启示。
通信技术是以现代的声、光、电技术为硬件基础，辅以相应软件来达到信息交流目的。上个世纪末，多媒体的广泛推广、互联网的应用极大地推动了通信工程专业的发展，展望这个世纪初期，宽带技术、光通信也已经崭露头角。通信工程专业所研究的内容涵盖了当今最流行、发展最迅猛的领域。
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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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