恶意刷量、虚假流量充斥着多个行业，给客户造成上百亿的营销费用损失。流量黑产的设备、手机号、IP等资源和手段不断进化演变，作弊成本增加，识别难度加大。
图神经网络模型的出现，实现了图数据的端对端学习方式，为图数据的 诸多应用场景下的任务， 提供了一个极具竞争力的学习方案。
像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位
图神经网络，科技热词，图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法（例如,支持向量机分类）进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。
2010-2017年间，住户消费性贷款由7.39万亿增长至31.5万亿元，年复合增长率20.1%，消费贷款在贷款中的比重不断提升，消费金融对于经济发展的支撑作用越来越显著。消费金融指的是消费者提供贷款现代金融服务方式，一般公司向借人发放以（不包括购买房屋和汽车）为目的贷款。
在贷后管理实务中，除了风控场景常用的各种结构化数据特征（用户个人属性，用户行为，外部资信等），还有大量的以语音和文本等非结构化形式存在的信息，如人工或AI催收记录，如何在贷后模型和策略中灵活运营语音和文本数据，将会是贷后管理能力的一个重要体现。
随着机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术的发展、算法、数据、硬件处理能力的不断提升，各类智能金融应用出现，我们金融科技产业从电子化时代、信息化时代、网络时代、移动化时代已经逐步进入了智能阶段。
存量客户的含义：指某个时间段里原先已有的客户,与新增客户相对应。客户可以指用金钱或某种有价值的物品来换取接受财产、服务、产品或某种创意的自然人或公司。是商业服务或产品的采购者，他们可能是最终的消费者、代理人或供应链内的中间人。
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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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