随着电力系统的迅速发展，输电线路在原有高压电缆线路、架空线路的基础上发展为高压电缆-架空线混合线路，且应用越来越广泛。混合线路中电缆段故障多为永久性故障，重合闸成功概率较小，且会造成电缆设备再次受到故障大电流的冲击，恶化了设备的绝缘状态和运行条件；而架空段故障多为瞬时放电，重合闸成功概率较大，可快速恢复供电。混合线路不同区段故障的运维策略存在较大差异[1-2]，因此，快速、准确地进行混合线路区间定位及故障测距对保证电力系统安全稳定运行具有十分重要的意义。
近年来，随着我国经济的持续快速发展，电网的规模和输送能力日益壮大。以浙江为例，2010—2020 年浙江省电力有限公司110～1 000 kV架空输电线路从28 903 km 增长到超过50 000 km，整体增长超过1.7 倍。但相应的输电线路运检人员的数量并没有成比例增长，且高压线路走廊经常跨越通信盲区、交通死区和无人区，线路的运维和故障排查异常困难，因此传统的人工巡线方式难以满足要求[1-2]。而无人机线路巡检具有精度高、视角宽广、安全性好和不受地形环境限制等诸多优点，在国内外电力行业得到了广泛应用[3-5]。
为探究大型火力发电厂烟风管道系统优化机理，李昊燃等人利用数值模拟的方法，对大多数发电厂采用方截面烟道模型的流场进行数值计算并分析，结果表明：方截面烟道的内撑杆后存在明显的尾迹涡流区，且流动稳定以后的直烟道有效流动面积仅为烟道截面总面积的79%左右；方截面直烟道和90°弯头的出口速度偏差分别为0.209 和0.246，烟道阻力偏高，烟道压力损失严重[1]。烟风系统中的风机设备是燃煤机组的耗电大户，据统计，发现目前发电厂运营机组中为克服烟气系统阻力而设置的风机设备约占厂用电率的1%[2]。由于在前期设计过程中未充分考虑尾部烟道系统阻力，导致烟道系统阻力较大，生产能耗指标高。如果能够对烟风系统的设备及烟道进行优化，降低其运行阻力，就能大幅降低发电厂能耗，达到节能降耗的目的。
随着能量需求、安全需求与传统电池的矛盾日益突出，全固态锂离子电池（以下简称“全固态电池”）由于能量密度高、安全性能好而成为下一代最受关注的电化学储能电池之一。全固态电池技术正在迅速发展，并在电动汽车、储能系统、便携式电子设备等领域得到应用[1-2]。由于全固态电池在低温环境下的性能大幅降低，提高低温环境下全固态电池的容量保持率和稳定性尤为重要。低温环境下提升全固态电池充电容量和稳定性的方法主要有：设计电池自加热功能；通过电池材料纳米化，改善电池的使用特性；开发固态电解质体系电池[3]。
目前，锂离子电池被广泛应用在各种电子产品、储能装置、电动汽车以及航空航天等诸多领域，对新能源并网以及新技术发展起着重要的作用。在实际应用中，锂离子电池受其内部不可逆的物理、化学反应以及复杂的工况条件等因素的影响，其性能逐渐退化，影响电动汽车和储能系统等的运行可靠性；而作为各种电子系统的核心器件，多数情况下，锂离子电池性能退化或损坏是系统发生故障或失效的主要原因之一。因此，快速准确地估计电池RUL（剩余使用寿命）[1-2]对提高锂离子电池和用电系统的安全性和可靠性具有重要意义。
随着全球气候变暖，温室效应越来越严重，降低二氧化碳排放量成为当务之急。2007 年我国碳排放总量超过美国，位居世界第一，其中以火力发电为主的电力行业是碳排放主要来源之一，发展低碳电力对我国环境保护具有重要意义。为此，我国借鉴国外成功经验，将碳交易机制引入电力行业，通过市场调节手段促进电力行业节能减排。
区块链技术自问世以来，一直受到广泛的关注。区块链技术本质上是一种由多个节点共同参与维护的分布式账本技术，可以实现数据的分布式存储、在多个主体之间建立信任机制以及保证数据不可篡改等功能。随着区块链技术原理、共识机制和应用研究方面的发展，其在金融、物联网、分布式存储、能源等领域的应用更加深入和广泛[1-4]。
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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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