为深入贯彻落实习近平总书记关于数据发展和安全的重要论述，推进数据标注产业高质量发展，充分展示各地在数据标注领域的应用成效，国家数据局组织开展了“数据标注优秀案例”征集遴选工作。各地方积极响应、踊跃参加，共推荐报送案例 417 个，涵盖数据标注技术创新、行业赋能、标准应用、生态培育人才培养等五个方向。经多轮评选，共遴选出 47个优秀案例,覆盖全国 29 个省自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团。
随着电网规模不断扩大，调控一体化特征凸显，电力系统运行不确定性显著上升，电网故障分析和处置面临前所未有的压力。通过识别电网信息，快速生成故障处置辅助决策，对提升故障处置响应能力具有重要意义。
综合能源系统的潮流计算是规划、运行和控制的基础。潮流计算本质是求解包含电网、热网和气网方程的强非线性方程组，求解难度较大。常规的求解方法，如牛顿-拉夫逊法，对于迭代初值非常敏感，数值稳定性较差，并且随着系统规模的扩大，计算复杂度急剧增加。这些问题显著加剧了求解的难度，甚至可能超越了求解算法的固有能力。因此，亟须开发新的求解算法，以便更有效地处理大规模综合能源系统的复杂模型。与此同时，由于分布式可再生能源的接入以及各类负荷之间不确定性的增加，综合能源系统中的不确定因素正在增多。因此，为了描述综合能源系统的耦合特性和潮流分布，须采用不确定性分析方法，例如区间潮流或概率潮流，以实现对综合能源系统的风险评估。
全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新，在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲的发展景象，并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面，成为驱动商业价值、重塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。
2024年12月26日，公安部技术监督委员会批准发布了公安部网络安全保卫局组织起草的《关键信息基础设施安全测评要求》(GA/T2182-2024)行业标准，自2025年5月1日起实施。(本篇依据报批稿制作)
温室气体的过量排放问题，已经引起了世界的广泛关注，而CO2气体的过量排放是造成全球变暖的主要原因之一。CO2排放主要是由电力、水泥和钢铁等高排放行业的化石能源消耗所造成，2022年由能源使用造成的碳排放达34.3 Gt，其中中国贡献近1/3，排放量达10.5 Gt。“十四五规划”中就重点提出要控制化石能源消费。
次同步振荡（sub-synchronous oscillation，SSO）问题是电力系统稳定性问题之一，是指汽轮发电机（steam turbine generator，STG）经串联补偿装置（series compensation equipment，SCE）并网时，机组与串补互相作用，引发机电扭振相互作用（electromachenic torsional interaction，ETI）导致振荡的现象。针对该问题，IEEE工作组已经给出了用于研究次同步振荡的第一基准模型。
随着智能感知、通信和控制技术的发展以及可调控分布式资源的大面积并网，主动配电网（active distribution network，ADN）正逐步成为配电网的主要形态。ADN的一个关键特征在于，其能够根据电力系统的实际运行状态迅速做出调整，从而保证系统运行全局的经济性和自治性。与传统配电网相比，ADN更具优化调度潜力，但如何通过制定合理的调度策略实现大量分布式新能源的充分消纳，并优化节点间和节点内的能量流动，是当前ADN研究的核心问题。
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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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