随着终端芯片算力的快速增强，以及一系列模型小型化技术的不断成熟，“2024年将是手机AI元年”已被产业广泛认可，终端厂商已在加快布局端侧大模型，促进生成式AI向纵深推进。
公司主营业务包括调度及云化、输变电自动化、智能配用电、综合能源及虚拟电厂、新能源及储能、工业互联网及智能制造六大业务方向，在电力行业源-网-荷-储等各个环节形成了完整的产业链布局。其中 23 年智能配 用 电 、 调 度 及 云 化 、 输 变 电 自 动 化 营 收 占 比 分 别 为57.02%/17.01%/9.62%。
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随着互联网、物联网及云计算技术快速融合、发展，建设“智慧电厂”已成为当前电力行业信息化发展的主要方向。在智慧电厂建设发展中，应结合电力行业基本特征，挖掘智慧电厂生产、运营管理数据，基于一体化大数据平台架构及其基础数据甄别、实时统计、分析、决策功能，为智慧电厂信息“可视化”提供依据。对此，本文结合实例分析了多源异构数据处理、时间序列模型和智能预警关键技术等在水电厂中的运用。
2021 年 11 月 3 日，格拉斯哥净零金融联盟（GFANZ）在联合国 COP26 会议上宣布成立，由来自 45 个国家、资产价值共计 130 万亿美元的 450 多家世界大型银行和养老基金作为首批成员组成，承诺未来管理的所有资产都将与净零排放保持一致。
该文件反映了来自研究图书馆协会 （ ARL ） 和网络信息联盟 （ CNI ） 及其他成员的各种人员的集体贡献。方案开发过程由 ARL 和 CNI 工作人员与 Ssa Sticley （ Strats Ic.).Cythia Hdso Vitale （ARL ），Clifford Lych （ CNI ），Jdy Rtteberg （ ARL ） 和 Diae Goldeberg - Hart （ CNI ） 共同领导了该项目。
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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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