SDGs的实现需要所有国家、政府、企业、民间社会共同努力，然而，目前的进展令人担忧。这愿景与目标我们需要企业领导者发挥其巨大的影响力来推动包容性增长和机遇。没有任何一家企业可些年来，国家层面已经就SDGs达成共识，各个国家纷纷投入资源、出台政策、制定目标并持续评估跟进实现进度。根据《可持续发展目标报告2023：特别版》2，基于趋势数据的SDG评估结果显示，近半数的SDG目标中度或严重偏离目标的轨道，甚至有超三分之一的目标出现停滞或倒退的情况。2023年，是实施《2030议程》的中点，需要各界加速行动。
本报告旨在总结“实现重工业低碳转型的方法及中德循环经济措施的作用”研究的核心成果，是中德能源转型研究项目的重要产出。报告着重阐述循环经济战略如何加速中德两国重工业的低碳转型进程。
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本报告中所称港口经济，是以港口为中心、港口城市为载体，依托和利用港口的各类产业的相关经济活动的总和，是港口、产业、城市相互联系、有机结合、共同发展的开放型经济。
智算产业以智能计算为基础，以多模态数据为对象，以人工智能算法和智能计算系统为支撑，面向泛在应用场景。随着智算普惠化进程推进，智算逐步成为组织能力基础底座，正在推动人工智能进入全新发展阶段，这一过程中，组织人才决定了智算能力上限。
为应对日益加剧的能源与环境危机，中国提出了构建高比例可再生能源电力系统的目标，风力发电将会迎来新的挑战和机遇。新疆地区的风电装机容量位居中国前列，发展十分迅速，但由于本地灵活性电源装机不足、负荷需求较小等问题，存在着严重的弃风现象。钢铁行业作为能源消耗密集型产业，CO2排放量占中国总排放量的16%，氢能作为无碳清洁能源，不仅可以加快钢铁行业的低碳转型，而且能成为提升新能源消纳能力的新途径，以继续维持新能源利用率达95%以上的目标。
随着全球变暖和大气污染等问题的加剧，积极推动清洁、低碳的氢能以及氢燃料电池汽车（hydrogen fuel cell vehicle，HFCV）大力发展已成为推进电力和交通系统可持续发展的关键举措。为确保氢能产业规范有序和高质量发展，国家发展改革委和国家能源局联合印发了《氢能产业发展中长期规划（2021-2035年）》，其中明确了氢能的能源属性以及其清洁、低碳的特性，有助于推动交通、工业等能源终端实现低碳转型。
当前，以风电、太阳能发电为代表的分布式电源（distributed generation，DG）发展迅猛，大量接入配电网，成为助力实现“双碳”目标的有效举措。然而，分布式电源出力波动大且迅速，导致配电网电压快速、剧烈波动，严重威胁用电安全。
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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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