利用新一代信息技术与污水生产业务深度融合，生产运营各环节控制智能化、数据资源化、管理精准化、决策智慧化，安全可靠、高效节能、环境友好的污水厂。
学术角度，供应链一词是企业实现产品从设计到销售的完整链条，采购是其中一个重要的环节。随着现代企业管理理念的逐步普及，越来越多的企业认识到与外部供应商连接协同的重要性，采购数字化的概念开始向供应链的上下游延伸。本报告所指的采购数字化平台，是在采购管理基础上向研发、物流、生产及销售等环节延伸的结果。其服务的对象既包括采购方，也包括多层级的供应商，利用云计算、大数据、人工智能、物联网等数字化手段为供需双方赋能，向全产业链扩展，最终实现供应链网络的价值提升。
绿色物流，也称为可持续物流或者环境友好型物流，指的是通过采用先进技术和管理方法，合理规划和实施产品或服务全生命周期中的运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等物流活动，优化资源利用，降低物流活动的负面环境影响和碳足迹，实现经济、社会和环境协调可持续发展的过程。
家电行业作为国民经济的重要组成部分，当下面临着社会需求、贸易环境、提质增效等方面的新挑战、新要求。近年来，国家、部委和地方各层面密集出台多项政策，为促进家电行业的高质量发展构建了目标明确的顶层设计，指明了方向和重点，并提供了有力的组织实施保障
随着中国经济的发展和城市化进程的加快，城市人口持续增加，至 2022年年底中国城镇化率已达 65.22%1，由此，城市生产生活过程中产生的垃圾也逐年增长，垃圾收集管理覆盖率不断提升，垃圾的组成和处理体系也复杂
为深入了解交通运输行业数字化、智能化发展程度、主要场景和核心痛点，第一新声与上海逸迅信息科技有限公司(简称:逸迅科技)联合开展中国交通运输行业数字孪生市场调研，调研获得了各数字化管理者与行业专家的积极参与，我们希望通过交通运输行业数字孪生最佳实践的研究，为行业企业提供升级的路径参考，帮助企业实现数字化转型。
2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。2023 年，面对复杂严峻的国际环境和艰巨繁重的国内改革发展稳定任务,我国经济回升向好,供给需求稳步改善,转型升级积极推进，就业物价总体稳定，粮食能源安全、产业链供应链等关键领域的保障能力建设取得实效，全年经济社会发展主要目标任务圆满完成，高质量发展扎实推进，社会大局保持稳定，全面建设社会主义现代化国家迈出坚实步伐。
为有效解决XXX停车难问题，规范城市智能停车设施的建设与管理，在中心城区开展静态交通智能化系统建设，加强路内停车位管理，针对热点地区建设立体停车场，基于地磁传感技术、无线通信技术、物联网技术、计算机网络技术等先进技术手段，建设XXX城市停车智能管理系统，对停车资源进行统一经营管理，发挥价格杠杆作用，提高热点区域泊位使用周转率，提供多途径停车诱导服务，有效缩短寻找泊位时间，并充分挖掘停车场潜力，多种方式缩减车辆与泊位供给矛盾，达到提升XXX停车“软硬结合供给”能力的效果，实现“泊车服务信息化、停车诱导智能化、停车管理规范化、市民停车便捷化”，达到停车供需矛盾平衡、停车秩序良好、道路交通顺畅的总体目标。
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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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