区块链技术还存在诸如安全稳定性风险、交易风险、数据信息安全风险、信用的技 术背书风险、扩展应用的安全漏洞风险等等，其在金融领域的进一步推广取决 于网络安全、业务处理性能、交易一致性等方面的改善。
目前,公有链的发展还处于早期阶段,总体上呈现技术热、应用冷的态势。全球公有链的应用高度集中在加密数字资产领域,而且呈现明显的头部效应
针对卫星信号在室内定位不可用和存在定位误差的问题，分析了室内定位误差的主要来源，对室内定位的信道模型、算法原理和常用技术进行了研究。首先提出TOA/RSS二步加权最小二乘混合定位法和TOA/AOA排序加权混合定位法两种混合参数定位方法，可有效提高定位精度及鲁棒性；其次分析了各种定位技术的优缺点并比较了成本和定位精度，在实际应用中应当根据环境变化程度和精度需求来选取相应的定位技术；最后阐述了室内定位的特点与未来趋势，为该领域的研究方向提供了参考。
随着电子技术和传感器分辨率的不断提高，传统多目标跟踪（MTT）中的“点目标”假设不再成立，一个目标在采样时刻内对应多个量测，这样的目标可以称之为“扩展目标（ET）”。扩展目标是具有一定空间范围的目标，其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元，目标对应传感器的多个量测信息，会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以，可借助多源信息融合技术，利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪（ETT）问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注，如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。
在5G公众网络场景下，网络切片可以为不同的垂直行业用户提供差异化服务，有效提高网络利用效率。但是针对安全要求非常苛刻的垂直行业用户，不同垂直行业用户的网络切片间要求严格的隔离，因此当发现初始切片网络不能为垂直行业的用户终端服务时，初始切片网络无法通过切片间的通道传递安全上下文，只能通过5G基站路由到目标切片网络。基于此，研究了如何在尽可能不改变终端的情况下，保证路由过程中安全上下文的隔离和终端的业务连续性。
作为支撑数字化转型的基础，网络安全自身的数字化升级和转型也面临急迫的要求。网络空间测绘技术作为网络空间安全和网络空间地理学的交集中的重要组成部分，也是网络安全自身数字化转型的重要技术支撑，因此受到业界越来越多的关注。该技术在网络安全领域的实践已经包括了资产管理、攻击面发现、自动化渗透测试、漏洞事件应急、挂图作战、态势感知等一系列应用方向，并显示出一些问题。通过对这些问题进行分析，提出网络空间测绘技术应用方向的具体建议。
智能制造在利用新一代信息技术提升工业企业效益和核心竞争力的同时，也将原本在“信息孤岛”中运行的工业设备和系统互联互通，进而形成工业互联网。但由于攻击面的扩大，工业互联网面临着来自外部和内部多方面的网络安全威胁。通过分析智能制造新形势下的工业互联网安全风险，从技术层面提出应对策略。首先从供应链安全风险、工控终端设备安全风险和高隐蔽网络攻击风险三方面，剖析了我国工业互联网所面临的安全风险；然后基于工业互联网安全防护技术的发展现状，提出安全防护体系和关键技术作为应对策略；最后针对我国工业互联网安全防护工作的未来方向给出了建议。
当前，新一代信息通信技术日新月异，引领了社会生产新变革，拓展了国家治理新领域。随着新一代信息通信技术发展与政府应用能力提升，数字治理的领域、应用场景不断拓展，必将成为国家治理现代化的有力支撑。我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，把握好数字化机遇、应对好数字化挑战，以数字治理不断推进国家治理体系和治理能力现代化。
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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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