球形储罐是石油、化工、化肥和制氢等行业常用的大型压力容器之一，由多块球瓣板焊接制成。在实际的使用过程中，球罐内部往往承载较大应力并承受介质的腐蚀，外部则遭受大气的腐蚀。通常情况下，若球罐内部承载高含硫介质长期运行后，内部易产生应力腐蚀开裂。目前针对球罐结构完整性检测方法主要是磁粉、超声波和声发射，但是这些检测方法需要消耗大量的检验时间，仅能检测动态活性缺陷，对于即将产生缺陷的应力集中区域则无法实施有效关注。
民熔开关电源的高转换效率是其一大优点，而民熔开关电源工作频率高，也可以使用小尺寸、轻重量的变压器，熔开关电源重量也会比较轻。民熔开关电源产品广泛应用于工业自动化控制、军工设备、科研设备、LED照明等领域。
WinCCflexible组态软件在砂光机控制系统中的应用WinCCflexible组态软件在砂光机控制系统中的应用
组态软件在油田注水站监控系统中的应用组态软件在油田注水站监控系统中的应用
远程注水控制监测系统在油田应用的研究远程注水控制监测系统在油田应用的研究
软件定义时间敏感网络：SD-TSN。融合了软件定义网络技术与时间敏感网络技术的综合系统网络。该网络既具备软件定义网络的组网灵活性、协议无关转发的高适应性、转发控制分离的高效性与可控性，同时又具有低延时、低抖动的时间敏感特性。通过软件流表与队列映射的灵活定义，极大放宽了全网流规划调度的难度，增强了TSN网络的适用范围和行业兼容性。
涡轮盘是航空发动机最重要的核心热端部件之一, 随着高推重比、高功重比及高燃效发动机的发展, 对涡轮盘强韧性、疲劳性能、可靠性及耐久性提出了更高的要求。高合金化的镍基高温合金涡轮盘材料, 由于强化元素不断增多, 合金中偏析严重, 组织极不均匀, 热工艺性能恶化, 常规铸造和变形工艺无法满足新型发动机对盘件的需要。
研究不同种类高酸值树脂对干混消光粉末涂层光泽、流平以及细腻度的影响规律，通过改变高酸树脂合成中单体的种类、数量以及活性，合成不同种类的高酸值聚酯树脂。 采用差式扫描量热仪（DSC）测试其玻璃化转变温度（Tg），并将合成的聚酯树脂与固化剂、颜填料和助剂制备成90/10异氰脲酸三缩水甘油酯（TGIC）固化型快组份粉末涂料，采用DSC确定其粉末Tg和固化峰值温度（Peak），考察它们的储存稳定性； 并将不同类型的快组份粉末与同一种慢组份粉末涂料以质量份50:50干混固化，并测试粉末涂层的消光光泽、流平、耐温、水煮和耐候等性能。
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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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