大家上午好，很高兴参加在山西太原举办的中国未来独角兽高峰论坛。两周前，十九 届五中全会刚刚闭幕，审议通过了关于制定国民经济和社会发展 第十四个五年计划 规划和 2035 年远景目标 的建议。这是在新的历史起点上、新的内外形势下，开启 新的伟大征程、构建新的发展格局的一次盛会， 必将对中国未来 30 年发展轨迹产 生深远影响。
工业软件广泛应用于工业领域各个要素和环节之中，与业务流程、工业产品、工业装备密切结合，全面支撑企业研发设计、生产制造、经营管理等各项活动，是信息化与工业化的融合剂。在推进“工业化”和“信息化”融合、产业升级、新型工业化、工业发展转型等国家战略的道路上，工业软件都扮演着极为重要的角色。2019年我国工业软件产品实现收入1720亿元，2020年进一步增长，有望突破1800亿元，工业软件行业正处在起飞的前夜。
为深入贯彻《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》和《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》，根据《工业和信息化部办公厅关于组织开展2020年制造业与互联网融合发展试点示范项目申报工作的通知》（工信厅信发函〔2020〕240号）要求，经企业自主申报、地方推荐、专家评审、网上公示等环节，确定了135个2020年制造业与互联网融合发展试点示范项目，现予以公布。请各地结合实际，认真抓好示范推广工作。
2021年2月19日，习近平总书记主持召开中央深改委第十八次会议并发表重要讲话，强调要发挥新型举国体制优势，加快攻克重要领域“卡脖子”技术，业界关注的工业软件“卡脖子”现象颇受关注。
2020年09月21日，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，开启了国有企业数字化转型的新篇章，积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变，加快改造提升传统动能、培育发展新动能。
为落实《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,加快人工智能产业发展,日前,国家发改委,科技部,工业和信息化部,中央网信办制定了《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》
此文档是面向那些希望实现工作流管理联盟（wfmc）的 XML 过程定义语言（XPDL）的组织机构，也包括那些希望自己产品能够遵守统一规范的开发商。 WFMC 为工作流系统制定了 5 类功能接口。该文档介绍接口 1——过程定义输入 / 输出接口，这个接口包含了一个用于描述过程定义的公共元模型，以及过程定义间进行相互转换的 XML Schema。 XPDL 是一个通用的框架，这也是 XPDL 的一个重要特性，这个框架可以支持开发者的特殊使用目的，而对外表现形式却相同。开发者的实现和它的外部接口可以独立分开，因为不管你是如何实现的，采用什么图形描述（状态图，活动图等），只要外部接口符合 XPDL 规范，那么就可以保持相同的表示形式。
关于印发《江苏省加快推进工业互联网创新发展三年行动计划（2021—2023年）》的通知苏工信融合〔2020〕560号各设区市工信局，昆山市、泰兴市、沭阳县工信局：现将《江苏省加快推进工业互联网创新发展三年行动计划（2021—2023年）》印发给你们，请认真贯彻执行。 江苏省工业和信息化厅 2020年11月6日
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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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