新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显,新基建成中国数字经济化转型的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元,人工智能作为新基建的重要领域之一,将迎来快速增长。IDC预计, 2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元, 2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
随着企业领导在由疫情推动的转型之旅中摸索前进，人工智能 （AI） 继续支持企业快速、大规模地应对紧迫的优先业务需求。人工智能改善了企业的成本基础，增强了人员的能力,从而广泛地提高了效率。人工智能有助于改进或保护收益、体验和敬业度。由于它对收入和成本都具有积极的影响，因此在当前危机期间和之前，人工智能的重要性已经显而易见。
科技、传媒和电信行业的其他部分也因疫情而发生改变。未来女子体育运动可能会受到禁聚令的影响。由于疫情使得活动受限，大家看视频的时间增加，8K电视浪潮可能会加速来袭。在新冠疫情导致面授困难时期，数字现实头盔可以帮助企业，学校进行线上员工培训和学生教育。不明背景下错误信息泛滥以及5G危害健康的谣言激增。运动员的超量化可能使得体育比赛的观赏性在人们无法进入体育场的情况下更受关注
养发服务行业进入高速发展期，多因素助力行业增长。 养发服务行业预测行业规模已达663亿，行业进入高速发展期。多领域竞争者跨界进入养发行业，未来竞争激烈度将增加
语音识别是人机交互的入口，是指机器/程序接收、解释声音，或理解和执行口头命令 的能力。在智能时代，越来越多的场景在设计个性化的交互界面时，采用以对话为主的交互形式。一个完整的对话交互是由“听懂——理解——回答”三个步骤完成的闭环，其中， “听懂”需要语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术；“理解”需要自然语 言处理（Natural Language Processing, NLP）技术； “回答”需要语音合成（Text To Speech,TTS）技术。三个步骤环环相扣，相辅相成。语音识别技术是对话交互的开端，是保证对话交互高效准确进行的基础。
研究院依托中国活跃的经济环境，从制造业、信息技术产业等领域着手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。
进入2020年的游戏直播行业，竞争 格局显得 更加清晰而激烈。一方面随着两家头部平台先后上市和多家互联网公司争相进入。两超多强的游戏 直播行业格局基本确立。另一方面，直播平台将更注重内容精细化运营与多元化模式发展。
数据显示，2015年我国电子商务交易额预计为20.8万亿元，同比增长约27%，全国快递服务企业业务量累计完成206.7亿件，同比增长48%。近日，阿里巴巴集团宣布，最近一个财年电商交易额突破3万亿元，有望成为全球最大零售平台。在移动互联网等新技术的推动下，信息消费经济快速增长，电子商务引发的物流设备、仓储和配送需求呈现高速增长态势。 考虑到近年来人工成本的快速上升，对智能分拣系统等信息化产品需求增加。从自动化效果来看，目前半自动化分拣机的效率是人工的3倍以上，自动化分拣机的效率是人工分拣的6倍以上。在一个完整的自动化物流仓储系统中，输送分拣装备是物流自动化中的关键核心设备，成本占比高达36%。
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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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