EV电力电子设备的开关速度在2kHz到20KHz之间，业界希望使用基于碳化硅和氮化镓的新设计来进一步提高开关频率。要对开关行为进行准确的建模，仿真时间步长对应的频率要远远高于刚才所说的开关频率，而且很多情况下，该频率要数倍高于基于CPU的标准仿真系统。
跟踪国际数据科学和人工智能科学的最新进展，结合我国建筑业发展现状及建筑业务领域特点，提出了基于“数据线索”的建筑工业互联网系统架构描述方法，并采用该方法设计出基于“数据线索”的建筑工业互联网系统架构和基于“数智网”的5G智慧建筑工业互联网体系架构。基于“数智网”的5G智慧建筑工业互联网体系架构在5G核心技术基础上，采用“数据闭环”思想，构建包含六大组成部分的建筑工业互联网，六大组成部分为：智慧建筑数据源、智慧建筑边缘脑（Smart Building Edge CalculationBrain，SBECB）（位于边缘端）、智慧建筑云脑（SmartBuilding Cloud Calculation Brain，SBCCB）（位于云端）、5G网络、统一数据服务总线、控制与决策反馈。智慧建筑云脑又包括数据层、智能层、操作系统层。控制与决策反馈部分分为离散型触发与连续型触发两类触发反馈的模式。进而提出基于“数据线索”的智慧建筑大数据管理体系架构，并提出其中的两个本质数据逻辑：数据逻辑路线1为“数据-信息-知识-智慧”模式，数据逻辑路线2为“数据-模型-服务-价值”模式。融合这两个逻辑思维构建了智慧建筑大数据管理体系。基于“数据线索”的建筑工业互联网和智慧建筑大数据管理体系需要通过智慧建筑应用体系落地实施，给出了智慧建筑应用体系架构模型，该模型对应实际工程管理与行业管理，包括五大视图：智慧视图、工程视图、制度视图、服务视图、组织视图。最后探讨了深度学习在5G建筑工业互联网中的部署方法，并对未来智慧建筑架构进行总结与研判，给出它将朝着云、边、端一体化协同智能计算体系发展演进的论断。
无人机作为新一代无人化装备，因其隐蔽、灵活、成本低、适用多种作战环境的特性，已经广泛应用于情报侦察、跟踪定位、战场搜救、中继通信、军事打击、信息对抗、战斗训练等军事领域，成为现代战争的一支重要空中力量，发展前景十分广阔。军用无人机快速扩展的应用场景也对空中/空地通信能力提出了更高要求，特别是其应用常与搜索、侦察、监测相关，这意味着需要传输海量视频数据。现有4G/LTE网络虽然能用于部分时延容忍度高的无人机应用场景，但下行干扰、邻区干扰等问题使其数据传输速率难以满足未来无人机日益多样化的自主飞行需求。而5G作为第五代移动通信技术，将能有效应对无人机的高可靠低时延需求，赋能无人机发展，从而推进空中作战平台的革新。可以说，5G通信技术具有重大战略意义，将在较大程度上改变未来的空中作战形态。
随着C-V2X及5G技术发展,与之而来的更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特性,极大地促进了智能驾驶和智慧交通发展。通过“车-路-云”协同,一方面推动智能网联汽车快速发展,提供更安全、更智能的出行方式；另一方面赋能智能路况综合感知、动态协同交通控制等功能,为智能交通发展奠定基础。
自动驾驶技术发展战略目前主要有两条技术路线：一条是发展较早的“单车智能”自动驾驶方案；另一条是中国引领的“车路协同”自动驾驶技术方案。随着激光雷达、毫米波雷达、自动驾驶高算力芯片等的不断成熟，目前已有越来越多的新车采用“单车智能”方案实现了L2甚至是L3级自动驾驶功能。
为推进车联网产业发展，特邀请业内专家学者共同建言献策，推出“车联网百家谈”系列。作为本系列第一期，周玉山博士和欧先国先生提出从生物演化角度看自动驾驶发展路径，“L0-L5仅表达了当前主流的人-车维度分级方式，我们还可以引入道路、网络、法规等因素，形成更为复杂的方案配比，提供更多的路线选择”，“L5不是自动驾驶唯一最佳的终极目标”，未来只要能演化成功的自动驾驶路径都应该是合理的，比如“20%人，30%车，50%路”，而不是盲目追求最聪明的车。期待通过作者独特的视角和观点，带给读者不一样的启发。
交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集，为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类：第一类是传统的传感器，包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等，这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。
车路协同当前依然处于发展初期，具体实现的技术、商业模式、建设模式都还在探索尝试。正是这种不确定性，带来了车路协同产业发展的丰富性和多样性。面对多样性，必然会带来的很多困惑和质疑。笔者试图基于第一性原理来讨论几个车路协同产业发展的痛点问题：
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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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