近一年来，以 ChatGPT 为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮，在带动大规模产业升级、劳动力转移、产品的分配机制等方面均带来深刻变革，成为改变世界竞争格局的重要力量。与此同时，围绕人工智能治理的议题探讨显著增多，全球人工智能治理体系加速构建。党中央国务院高度重视人工智能治理工作，作出一系列重要部署。
国有企业是我国国民经济的顶梁柱和压舱石，2022年的总营收达82.6万亿元，在GDP中占比超68%。当前，以人工智能、云计算为代表的新一轮科技革命进展迅速，数字技术与实体经济迎来深度融合，建设数字中国成为数字时代推进中国式现代化的重要引擎。作为中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础，央国企肩负着推动经济发展和增强社会价值的重要责任，必须在数字化升级中发挥引领作用。央国企的数字化升级包括数字技术基础平台、关键技术工具、通用及综合型应用、业务场景应用等细分方向，以及数据治理、网络安全、绿色低碳等重要配套建设，本报告侧重于基础平台及关键技术工具、通用及综合型应用、重要配套建设等方面的研究。
积极融入对接HJ市网格化管理平台，依据HJ市的网格划分标准，建设符合FQ市自身情况的网格化系统，因地制宜，做好网格化整合工作，持续优化网格员队伍，发挥党建引领作用，提升政府服务能力，真正实现“向科技要生产力”的目标。
温度是工业、农业生产中常见的和最基本的参数之一，在生产过程中常需对温度进行检测和监控，采用微型机进行温度检测、数字显示、信息存储及实时控制，对于提高生产效率和产品质量、节约能源等都有重要的作用。伴随工业科技、农业科技的发展，温度测量需求越来越多，也越来越重要。但是在一些特定环境温度监测环境范围大,测点距离远,布线很不方便。这时就要采用无线方式对温度数据进行采集。
中国智能计算产业联盟、益企研究院基于实践调查、探索研究后提 出了几个维度的洞察，并分析东数西算对新型算力基础设施发展的影响、新型算力基础设施的技术架构的迭代和演进，以及如何通过技术驱动提升算力新基建的竞争力。
2018年以来，各产业积极响应国家“2+8+N”三步走战略，布局信创转型与建设。金融行业作为“8”大关键行业之一，有着较为良好的数字化基础，为社会经济的核心领域。如果将2020年看作金融信创建设的元年，直至2023年，金融各子行业在政策、监管和行业协会等各方引领下，代表机构先行完成部分三批试点工作，替换路径从外围边缘系统向内部核心系统逐渐深入，将提速进入全面建设阶段。
光刻技术作为半导体及其相关产业发展和进步的关键技术之一，一方面在过去的几十年中发挥了重大作用，另一方面，随着光刻技术在应用中技术问题的增多、用户对应用本身需求的提高和光刻技术进步滞后于其他技术的进步凸显等等，寻找解决技术障碍的新方案、寻找COO更加低的技术和找到下一俩代可行的技术路径，去支持产业的进步也显得非常紧迫，备受人们的关注。就像ITRS对未来技术路径的修订一样，上世纪基本上3~5年修正一次，而进入本世纪后，基本上每年都有修正和新的版本出现，这充分说明了光刻技术的重要性和对产业进步的影响。
● OpenAI的GPT-4依旧是大型语言模型的中的王者，在经典基准测试和旨在评估人类的考试上都击败了所有其他大型语言模型。 ● 越来越多的人试图通过更小的模型、更好的数据集和更长的上下文来克隆或超越专有性能。这些可能获得新的紧迫性，因为人们担心，人类生成的数据可能逐渐枯竭，只能在未来几年维持人工智能的发展趋势。
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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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