全球已有众多国家提出了"碳中和"的气候目标，光伏在内的可再生能源将成为全球能源转型主力军已是全球共识。我国光伏应用市场超预期发展，2024 年上半年光伏新增装机 102.48GW，同比增长 30.7%。光伏制造端规模持续扩大， 随着产能的快速释放，市场出现阶段性供大于求的局面，供需形势严峻。同时在我国光伏产业国际化的进程中，面临新一轮全球绿色博弈的挑战，对我国光伏产业供应链韧性和安全提出新要求，对我国光伏企业的转型步伐也提出新思路。
2023 年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，在以习近平总书记为核心的党中央坚强领导下，我国迈入了加快数字化发展、建设数字中国的新阶段，以互联网为代表的新一代信息通信技术正引领和推动着经济发展、社会治理、百姓生活等方方面面的变革。
生成式人工智能(Generative Al)是一种基于学习大规模数据集生成新的原创内容的新型人工智能，其通过大量学习数据或语料库生成全新的、或与原始内容相似但不限于原始数据的文本、图片、视频、代码等内容。生成式人工智能逐渐成为科技行业的焦点，重塑着各行各业的未来，在全球范围内引领一场深刻的产业革新浪潮，为中国乃至金砖国家的智能化发展提供了前所未有的机遇。
全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向转型，这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型，中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时，国内新能源汽车市场竞争也日趋激烈，价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场，各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对，但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术，形成产业革新的有效破局举措。扎根基础技术，需要所有从业者平心静气、耐得住寂寞，在高质量发展的指引下，稳步推进产品技术迭代，助力国家迈进汽车强国。
1992年,美国著名作家Neal Stephenson在《Snow Crash》中提到元宇宙(Metaverse)一词，他这样描述:“戴上耳机和目镜，找到连接终端，就能够以虚拟分身的方式进入由计算机模拟、与真实世界平行的虚拟空问。”2020年，新冠疫情的出现使越来越多的人在虚拟空间进行交流、学习和工作，体会到了元宇宙的价值。
党的二十大报告明确提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实现高水平科技自立自强，加快建设科 技强国，并对完善科技创新体系、加快实施创新驱动发展战略等作出了系列重要部署。
当前，随着新一代信息技术的迅猛发展，“软件定义万物”“未来的企业都将演变成软件企业”已经成为业界共识软件已渗透到经济社会各领域、各行业，正在不断改变世界的运转方式和商业模式，全球主要经济体纷纷加大对软件领域的投入和支持力度，以期抢占新一轮科技革命的先机。
制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。目前我国制造业门类齐全、独立完整，在驱动经济发展、参与国际竞争中发 挥着不可替代的重要作用，为我国实现第一个百年奋斗目标、社会主义现代化建设作出了卓越贡献。2023 年我国全部工业增加值为 39.91 万亿元，占 GDP 比重达到 31.7%；其中制造业增加值占 GDP 比重为 26.2%，占全球制造业比重约 30%，制造业总体规模连续 14 年居世界首位。
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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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