现网室内覆盖引入FDD 1 800 MHz后，出现了室分底噪异常抬升问题，严重影响4G用户感知。基于此，分析了FDD 1 800合路建设后的互调干扰，深入研究了当前无源器件的互调抑制度、功率容量等性能指标及其影响，基于功率容限设置提出了高性能器件与一般器件相结合的干扰问题解决方案，保证室分系统的质量和稳定性，提升用户体验。
随着LTE网络的逐步完善，室内深度覆盖不足的问题日益凸显，成为通信运营商和铁塔公司关注的重点。介绍MR基本原理和MR弱覆盖的判决标准，分析引起MR弱覆盖的原因，提出一套解决MR弱覆盖的流程，从维护、优化、规划、建设4个方面研究解决MR弱覆盖的方案和措施，试点效果良好。
首先分析VoLTE各语音业务质量与无线环境的相关性，给出VoLTE部署条件的无线网指标要求。其次，基于MR评估分析现网L1800小区满足VoLTE部署情况及需增补覆盖的小区数量，最后，针对弱覆盖区域，给出了eSRVCC+3G解决方案和L900解决方案，为VoLTE的部署及优化提供参考。
基于S1-MME信令数据与MRO数据的关联，以及与BOSS用户账单、详单数据的关联，实现不同套餐类型用户的切片分析，找到了特定4G套餐用户的全业务感知分析方法，并针对该类用户的工作地、住宅地、周末常驻地（若与工作地、住宅地不同的话）进行网络感知判断，从而实现全业务、全方位立体网络保障。同时，该方法也可以实现特定漫游用户的专项分析及保障。和传统的BOSS详单分析相比，有效地提升了效率。
近几年来，我国为大数据的发展建立了良好的政策环境和社会基础。大数据的快速发展，为社会治理创新带来重要机遇。从大数据入手，研究与社会治理的关系，从治理模式、应用服务等方面，创新社会治理模式，构建大数据背景下的社会治理新模式。
本报告将聚焦石油石化、电力和制造行业三大典型高碳产业,围绕其数字化转型背景现状、碳减排工作开展情况、转型痛点难点等方面进行分析,对三大行业企业数字化转型涉及的"新IT"技术、关键业务
当前，5G业务推广及5G网络建设工作正在各地同步推进，5G终端和5G用户标签的数据越来越多地被应用到营销和规划建设中，阐述了一套支撑5G“机卡网业”协同发展的数据分析方案，包括5G终端的识别、5G用户的识别以及5G终端用户业务分析及驻留分析模型等。
随着网络的发展，基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程，三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代，数据表现出了更大的价值，电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变，传统的信令采集方法已经不适用于5G网络，介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法，分析了软采和硬采的区别与联系，并对相关信令采集组网进行了详细阐述。
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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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