面对能源供需格局新变化、国际能源发展新趋势，习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上提出了“四个革命，一个合作”的能源战略重要思想，会议指出为了保障国家能源安全，必须推动能源生产和消费革命。在此基础上，为了更加适应分布式能源发展、用户多元化需求，提高电网与发电侧、需求侧交互响应能力，国家能源局拉开了能源互联网建设的序幕。在2019 年7月10 日的“泛在电力物联网智能感知技术论坛”上，国家能源局相关负责人表示下一步将加快制定能源互联网相关的配套政策，推进能源互联网建设。为了落实“四个革命，一个合作”的重要能源战略，2019 年底国网发布《中国能源发展展望2019》，报告指出为了适应我国经济高质量发展的需要，我国能源产业亟需以“四个革命，一个合作”能源安全新战略为指引，加快向能源互联网的转型。同时，随着清洁能源大规模发展、电能占终端能源消费比重不断提高，预计2050 年非化石能源占一次能源的比重将超过50%，电能在终端能源消费中的比重将超过50%，以电为中心、电网为平台的现代能源体系特征更为明显，而电网是能源互联网的核心部分，在能源智慧化的大背景下，解决如何让电力系统符合新形势下的发展需要的问题迫在眉睫。2020 年3 月37 日，国网召开“十四五”规划工作领导小组会议，会上指出要“紧密围绕建设‘具有中国特色国际领先的能源互联网企业’的战略目标，以高质量规划推动公司和电网高质量发展”为目标。
有人机与无人机混合编队协同作战是未来空战的重要形式。有人机是中央指挥，而无人机直接接受有人机的指挥和控制，并进行战场态势感知、目标打击等。有人机和无人机可以看成空间上分离而逻辑上一体的巨型虚拟战机，二者优势互补，充分发挥最大综合效能，既提高了有人机的生存能力又延伸了无人机的探测距离范围和攻击距离。本文首先简述了有人机/无人机混合编队协同作战的发展历程，然后重点归纳了协同作战的关键技术原理和国内外研究成果，包括协同态势感知与评估技术、协同任务分配技术、协同航路规划技术、编队飞行与跟踪控制技术，并给出了一个在典型作战任务设定下的协同作战流程。最后对该领域的研究发展方向进行了展望。
5G网络和智慧城市建设对挂载用杆塔需求明确，“智慧杆”是新基建时代尚待发掘的金矿。2019年，我国灯杆保有量约为2,935万（国家统计局数据），是全国通信铁塔保有量的十倍以上，如果叠加安防、交通用杆等规模更为惊人。但目前路侧杆建设管理主体分散，难以发挥规模效应集中资源。从2015年左右部分地方政府发布了一系列文件，试点性地推进路侧杆向“智慧杆”改造。
线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式，传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上，从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型，提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则，并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析，为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果，文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析，发现师生整体满意度较高，对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响，有效支持了线上线下混合学习，但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后，通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足，并提出了改进建议，对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。
5G车联网以无人驾驶和5G技术为核心，已经成为5G新基建应用的核心领域，也已经是事实上5G应用落地的“领头雁”，在政策的助推下，随着技术的不断成熟和产业链的不断完善，5G车联网2020年开始将迎来全面爆发。本文聚焦城市5G-V2X环境下无人驾驶车路协同技术进行深入研究，特别是关键技术——无人车车道检测器的设计。为解决城市复杂环境中无人车快速可靠感知路面主导航标识——车道线问题，提出一种新型视觉检测器设计方法，可有效缓解感知系统实时性和精度相互制约的矛盾。借鉴自校正自适应控制系统理论的思想，设计出一种自校正闭环道路视觉检测器架构，并提出一种基于多尺度IPM图（（Inverse Perspective Mapping））自适应边缘提取的新型检测器算法，可以适用于强光、弱光甚至昏暗空间环境。视觉检测器的性能指标设计以某城市智能网联汽车及车地协同系统需求为导向，以满足城市地上、地下各种类型道路自主导航为目标。选择目前全世界范围内公用的加州理工车道数据集作为本文算法测试和验证的平台。实验结果及道路实测结果均表明，在多尺度IPM道路俯视图ROI区域检测车道线不仅可有效解决传统利用Hough变换检测车道线时干扰点多、车道线拟合困难的难题，还可大幅提升系统实时性，算法处理速度比在前视图直接检测车道线快近10倍。该检测器的设计与实现使自动驾驶技术得到本质提升，必将有助于智慧交通系统的快速建设发展。
人工智能、 机器学习和深度学习是当今机器智能领域最流行的词汇。机器学习可以看作人工智能的一个分支， 而深度学习则是一种特殊的机器学习手段[1]。下文将以深度学习为重点介绍几种常见的机器学习方法的特点及其在电力系统运行领域中的应用。
乡村振兴战略作为新时代“三农”工作的总抓手,是关系全面建设社会主义现代化国家的全局性、历史性任务。十九届五中全会明确提出要加快建设智慧农业，推动数字经济与农业农村经济深度融合发展。数字乡村是以数字化、智能化、优质化的生产要素为基本特征，以互联网平台为运作载体，以物联网、云计算、大数据等新兴实用技术为手段的现代化乡村建设的新颖形态，数字乡村建设成为乡村未来的重要战略任务。数字乡村的建设对于传统乡村治理的影响也是巨大的,它既可以实现传统乡村社会关系的重构和权力体系的再构,也可以从技术上为乡村居民的政治参与拓展了新的途径与方式,甚至还重构了乡村社会治理的公共领域。总的来说,数字技术打破了乡村原有的社会结构、经济结构、关系结构、地缘结构、文化结构,形成了以交互性和群结构性为特征的交互式群治理模式。学术界对建设数字乡村持十分积极态度，认为现代信息与通信技术正在转变为新的生产要素和治理工具,为打破传统城乡分化状态进而推动新时代乡村振兴提供了前所未有的机遇。
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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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