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。
2020年以来，数据库迁移上云态势显著提速，相较传统私有部署的数据库而言，云原生数据库通过存储计算分离，实现资源池化和弹性，备高扩展性、高可用性、低成本等优势。在存算分离架构基础上，引入Serverless技术，可为用户提供真正具备秒级智能弹性扩容能力、随需而动的云原生数据库。据相关机构预测，2020年全球Serverless服务市场规模达到446.1亿元，其中中国Serverless服务的市场规模达到63.7亿元，约占全球市场的14.3%。
探索构建纵深分域的数据要素市场体系2023,探索构建纵深分域的数据要素市场体系2023,探索构建纵深分域的数据要素市场体系2023
数据要素“三权分置”理论范式及其实践路径研究,数据要素“三权分置”理论范式及其实践路径研究,数据要素“三权分置”理论范式及其实践路径研究
数据要素有望开启三十年黄金发展期，整体规模可能会超过 60 万亿元。近期重磅政策频频落地，中国有望迎来数据要素元年。据发改委专家观点，数据要素全链条投入产出，以及围绕数据资产的评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能会超过 60 万亿元，同时有望迎来三十年的黄金发展期。
能源研究院《世界能源统计年鉴》？分析了上一年全球能源市场的相关数据。自1952年以来，《世界能源统计年鉴》一直为能源界提供及时、全面和客观的数据。
今天，各行各业在云端用人工智能处理大数据，正逐渐成为现实。人工智能技术的不断增强，让企业获得一种越来越重要的生产工具，来将数据中潜藏的“信息能源”，源源不断地转化为实体经济高质量发展的新动能
流程挖掘是一种新兴的跨数据挖掘、机器学习、过程建模与分析等领域的综合学科，它以业务系统事件日志为基础，从流程运行过程中提取数据、发现关键因素，以揭示企业业务实际执行的情况，并以此诊断和分析在实际流程中的问题，赋能企业流程优化和增强。当前，流程挖掘市场的高速发展已经成为全球公认的趋势，而目前中国流程挖掘行业尚处于市场启蒙期
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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