三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
阿里云计算平台负责人贾扬清在 Flink Forward Asia 2020 峰会上指出，拥 抱“融合”是大数据演进的新方向，大数据和人工智能一体化是必然趋势，而人工智能是 大数据业务发展的终极出口。同时，他从不同角度讨论了Flink的开源技术，以及云时代下 开源技术的发展和未来思考。
云智能数据库技术影响力：从技术深度到产品广度的裂变，数据库智能云平台（Hati,名字越大,责任越大）可以说是我们团队和DBA团队的定情之作。
海洋占据地球表面超过70％，其中不仅蕴含丰富的生物资源和矿产资源，而且海洋对生态环境和气候变化具有重大影响。21世纪是海洋的世纪，海洋是人类社会可持续发展的基石，而开发、利用海洋的前提是要先认识、了解海洋本身．随着海洋科学与技术的进步发展，海底观测网由于其长期、实时和连续观测等优点而得到世界的关注与应用，而水下运载器由于其动态、大范围观测等特点也吸引了各国研究人员的目光。然而，无论单独使用海底观测网还是水下运载器对海洋进行观测都存在各自固有的缺陷。例如：海底观测网由于其布放地点固定，因而只能对某一特定区域进行静态观测；水下运载器因为其携带能源有限或受其母船限制，所以其续航能力普遍不强、监测数据容量有限．为扬长避短，充分利用上述观测平台各自的优势，一种融合海底观测网与水下运载器，尤其是自主水下航行器（AUV）的技术应运而生，该技术即为基于海底观测网的水下接驳技术。
海洋对全球环境和气候变化影响巨大，理解深海大洋的运行机理是人类文明发展的关键。理解的基础是观测，要从现象描述发展到机理探索和环境预测，就需要有目的地针对复杂的海洋过程开展长期观测，才能更好地理解已运行数十亿年的深海大洋。传统的海洋观测方式主要是船基考察，但受制于船时和天气等因素，船基考察只能是断断续续或者零零散散的。卫星遥测遥感对地观测系统实现了对地面和海面观测的长期性与连续性，但无法穿透巨厚的海水直接观测深海海底。通过船只布放的自容式或锚系式的着底器只能支持少量海底设备的短期供电，无法实时传输数据，还需要较为频繁的定期维护。各类水下运载器是深海环境探测的有力工具，能够揭示深海大洋的多样性和复杂性，但由于仍然是依靠自带的电池供电，无法长期蹲守深海。
海洋占有地球2/3之多的面积。如何去探测这平均深度达数千米的海底，如何去开发遍布从海面到水体到海底的丰富海洋资源，在全球变暖过程中，海洋又是扮演了怎样的角色，这些问题的研究，是海洋领域的前沿工作。在目前的科技发展水平下面，人类对海洋，特别是对海底的认知尚在探索中，认识海洋仍然是人类面临的重要研究课题。显而易见，在这些工作中，海洋技术扮演着重要的角色。
数字地球是当前信息科技发展的热点之一。数字地球是计算机技术、互联网技术和虚拟现实技术等联合框架上以地球为参照系的多学科融汇。数字环保是数字地球在环保信息化和环境管理决策领域的应用。在国家数字地球战略的基础上实施数字环保
声波是迄今为止人类所掌握的唯一能在海洋中远距离传递信息与传播能量的载体，水声技术也因此成为水下通讯导航、水产渔业、海洋资源、海洋地质地貌、军事武器等领域的重要手段。水声换能器的使命即是在一定频带内按规定的信号形式激发产生声波和不失真地感知与接收水中声波信号，由此换能器也被人们形象地喻为声纳系统的“耳目”。随着水声技术应用领域的不断拓展与延伸，在海洋资源探测开发的技术竞争、军事对抗及全面感知地球的迫切需求背景下，水声换能器技术的飞速发展成为声纳技术发展的重要前提，新材料技术、精细加工技术、基础工艺技术以及数值计算分析技术等为换能器技术的快速发展提供了物质基础和技术条件。其中有关新材料、新机理、新结构换能器的发展情况曾在相关综述文章中分别描述过，本文就笔者所掌握的资料和有限的理解水平简要地综述几种典型结构类型换能器近些年的发展状况，主要包括：弯张换能器、圆柱面辐射型换能器、纵向换能器等等。
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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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