随着数字经济的蓬勃发展，2019年我国数字经济规模达到35.8万亿元，占GDP比重为36.2%，增幅达16.2%。预测2020年我国数字经济规模将达到41.6万亿元，占GDP比重达到41.5%。我国“十四五”规划建议明确提出要加快数字化发展，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。
随着人们对室内定位系统的需求与日俱增， 机场、 展厅、 写字楼、 仓库、 地下停车场、 监狱、 军事训练基地等都需要使用准确的室内定位信息， 对可用空间和库存物资实现高效的管理，跟踪危险地带的救火人员等。为此， 人们探索了很多技术方法以满足无线室内定位的需求。目前， 有多种无线技术可以进行室内定位， 包括室内GPS、 RFID、IR、 WLAN、 Bluetooth 以及UWB，它们都是利用定位网络， 通过接收到的信号参数，根据特定的算法对个人或者物体在某一时刻所处的位置进行测量。
室内定位（IPS）是指在室内环境中实现定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，解决了卫星信号不能穿透建筑物的问题。而移动通信服务人均 80%的时间在室内完成， 80%移动电话使用和数据连接在室内使用， 80%的信息都与时间和位置有关。随着室内活动的丰富，室内定位将为零售、制造、医疗、急救、物流、机器人等行业提供物联网能力和位置信息数据，成为物联网时代的重要基础。
室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。 随着通信技术和电子制造工艺的不断发展和普及，室内定位技术层出不穷，定位精度从几米到几十米都有，并在一些行业中得到了应用。
随着智能手机、平板电脑、可穿戴设备等的快速发展，人们对基于位置感知的应用需求激增，在室内和室外的环境下，连续可靠地提供位置信息可以为人们带来更好的用户体验。然而，目前的情况是室外定位和基于室外位置的服务已相对成熟——基于GPS和地图的位置服务被广泛应用。所以，近年来位置服务的相关技术和产业开始向室内发展，室内定位技术成为热点，包括谷歌、微软、苹果、博通等在内的科技巨头都在研究室内定位技术，以期通过提供无所不在的基于位置的服务，推动由此带来的巨大应用和发掘商业潜能。在华策光通信公司CEO付强接受记者采访指出，目前应用于室内定位的技术方案很多，如WiFi、蓝牙、ZigBee等，但在诸多技术中，光通信是最具发展潜力的解决方案之一。
苹果一直都是室内定位和精准营销的先行者，早在2013年就推出了基于蓝牙通信方式的iBeacon定位技术，在2015年初，国内微信摇一摇功能更是助推了iBeacon发展，但是由于场景单调、应用生态不完善，逐渐被消费者抛弃。UWB技术有望成为苹果室内定位的突破口，苹果在美国获得了《Pulse Shaping Interoperability Protocol for Ultra Wideband Systems》专利，用于精准的室内定位和室内导航，应用场景包括无感门禁认证、物品定位、动物定位、手机互联定位等。
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机器视觉在新能源电池模块总线激光焊接中的应用机器视觉在新能源电池模块总线激光焊接中的应用机器视觉在新能源电池模块总线激光焊接中的应用
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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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