本指南是2021年启动的中德“城镇节能”示范项目的工 作成果之一。 该示范项目得到了德国联邦经济事务和 能源部（BMWi）与中国国家发展和改革委员会（NDRC） 共同指导和支持，由德国国际合作机构（GIZ）、德国 能源署（dena）和中国节能环保集团（CECEP咨询公司）合作实施。项目前期，首先举办了“迈向2050-气候中和城区/园区”系列工作坊， 以梳理和总结德国在气候中和城区/园区方面的最新技术和解决方案。工作坊邀请了heatbeat engineering GmbH以及Frankfurt School of Finance & Management提供技术理论与金融政策方面的咨询。工作坊中，20余家德国企业积极参与了多次跨专业领域的综合性研讨会。 各方共同梳理和讨论了气候友好型城市发展的路径，特别是创新型能效提升和分布式能源解决方案。在对工作坊成果做了进一步整理和总结后，我们编制了“气候中和园区-工业园区的零碳转型指南”
本文件规定了企业碳排放达峰行动方案编制的基本原则、主要步骤及要求、行动方案框架。 本文件适用于法人或视同法人的工业企业编制碳达峰行动方案，其他企业碳达峰行动方案编制可参照执行。
绿色智慧城市评价指标体系,绿色智慧城市评价指标体系,绿色智慧城市评价指标体系,绿色智慧城市评价指标体系,绿色智慧城市评价指标体系
本文件规定了零碳工厂评价的术语和定义、基本要求、实施流程、评价与等级划分、评价指标体系、评价结果信息应用及公开等内容。 本文件适用于第一方、第二方、第三方评价组织针对生产制造企业建立和实现零碳工厂评价活动的总体要求。
本文件规定了产业园区进行零碳实施路径规划的基本要求、具体实施路径及其评估体系。 本文件适用于高载能行业为主的新建或存量综合性产业园区，其它类型（商用、物流等）产业园区可参照执行。
开展数据分类分级保护工作，首先需要对数据进行分类分级，识别涉及的重要数据和核心数据，然后建立相应的数据安全保护措施。本文件在国家数据安全工作协调机制指导下，根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及有关规定，给出了数据分类分级的通用规则，用于指导各行业领域、各地区、各部门和数据处理者开展数据分类分级工作。
本文件规定了化工园区碳中和建设的基本要求、管理体系、建设内容、保障体系等内容。 本文件适用于新建化工园区碳中和建设，其他化工园区碳中和建设可参照使用。
电子设备制造企业零碳工厂等级评估指南,电子设备制造企业零碳工厂等级评估指南,电子设备制造企业零碳工厂等级评估指南,电子设备制造企业零碳工厂等级评估指南
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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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