随着人工智能的不断发展,人工智能产业不断深化,中国人工智能企业数量也在不断上升,但在技术与应用领域,均存在着不同程度的挑战与风险。对于未来人工智能技术的发展,态势虽一路高涨,但
5G前期建设主要采用NSA组网，后期会演进到SA组网。由于5G使用高频，覆盖性能较弱，SA组网建设投入巨大，单站运营成本非常高。中国电信和中国联通在4G时代已经就共享展开合作，5G时代双方期望进一步开展通力合作，在节省投资的同时，建立一张有竞争力的网络，发挥“1+1≥2”的效果。阐述了共建共享的需求以及满足需求的技术手段和业务实现。
开放前传接口技术基于LLS接口功能划分选项Option7-2x，当前数字室分系统前传接口采用传统的Option8划分方式，两者存在差异，需要对其融合进行研究。首先介绍了前传接口的几种划分选项和选用的接口协议，然后分析了5G数字室分系统在开放前传接口架构下将会遇到的问题，最后提出了5G数字室分系统引入开放前传接口的几种模式，并比较了这几种模式的优缺点。
现有的数据可视化工具提供直观的数据分析方式，VR在显示复杂数据方面提供了更好的方式，VR在数据可视化中突出数据流中更为精细的细节，使用户能够从完全不同角度来观察数据。目前，VR用户体验不够流畅，用户消费成本较高，通过云端渲染的Cloud VR可以很好地解决当前数据可视化的问题。
网络NPS指标是用户对网络感知的直观反映，是运营商口碑的直观体现，关系到运营商的品牌形象及业务发展。从网络KPI指标和贬损用户画像入手展开分析，找出NPS与网络KPI和用户特征的对应关系，进而建立NPS评价体系，预判潜在NPS贬损小区，并给出NPS提升建议。
窄带物联网（NB-IoT）技术作为万物互联中炙手可热的技术受到了各大运营商的重点关注。首先统筹考虑物联网业务与传统移动网络业务的异同，结合路测数据和现有网络指标，从覆盖、干扰、接入、容量、业务量和保持6个维度，建立六维三级指标评估体系。然后从窄带物联网典型业务特点出发，结合网络实践，探讨了满足典型业务基本需求时网络覆盖指标的下限，平衡了网络指标与建设成本，极具市场价值。
移动互联网时代下，通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据，发现用户复购行为规律，并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度，在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法，以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性，选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试，结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。
首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义，以及使用人工技能技术的痛点，横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后，详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措，最后展望网络AI平台未来的演进计划。
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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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