绿盟科技集团股份有限公司 （ 以下简称绿盟科技 ）, 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。
一直以来，数据中心服务器硬件设计、制造及优化完全是由服务器及芯片生产厂商主导，服务器厂商提供的服务器标准化程度高、通用性强，但是在一些恶劣的现场环境中难以部署，在处理特定应用负载时，其服务质量及性价比也无法满足用户需求。定制化服务器能够根据现场环境及应用负载特性进行软硬件的按需设计和配置，在特定的业务负载下能够表现出更加优异的性能，逐渐成为服务器市场的重要发展方向。对数据中心服务器定制化兴起原因、设计配置、市场应用进行深入研究，将有助于定制化服务器的技术及产业更好发展。
高压直流（High Voltage Direct Current，HVDC）技术是信息通信行业绿色、安全、节能供电的发展趋势。高压直流系列标准的制定引领并推动了该项技术与产品的发展和广泛应用。系统地总结了HVDC技术形成系列标准的过程，分析了HVDC技术的应用优势、应用现状和发展趋势。
随着5G的部署和各类应用的发展，未来数据中心的类型和应用场景将会更加丰富。从投资量和网络内容供给侧等角度分析了数据中心的重要性，并对全球数据中心的规模、布局、投资、政策等进行了研究，指出未来数据中心的基建属性会越来越强，将给产业带来更多的创新发展动能。
国电谏壁发电厂为大型燃煤火力发电企业，现有2×1000兆瓦、6×330兆瓦燃煤机组锅炉。自2011年底以来，国电谏壁发电厂与华中科技大学基于《大型电站锅炉混煤燃烧理论方法及全过程优化技术》共同开发应用。通过该成果的应用提高了燃料生产管理信息化和科技化水平，拓宽锅炉煤种适应性范围（4000-6000大卡，硫份0.1%-3.8%，挥发份20%-48%范围内各种煤），并从国电谏壁发电厂现有SIS系统中采集相关燃料生产数据，实现数据及时准确，从而实时监视原煤仓中多煤种的分界面，对煤种的燃烧误差时间小于5分钟，降低煤粉燃烧的NOx，SOx排放量（单元机组年最大可降低10%），在经济氧量运行下，降低发电煤耗1克/千瓦时左右，降低锅炉的结渣、沾污和积灰，充分利用高热值煤，使煤的发热量、灰分及矿物质含量保持稳定，降低机组发电煤耗，同时实现露天煤场、干煤棚管理数字化。
火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关，为提高火电产能及其收益，有必要对火电机组供电煤耗进行优化，应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型，并以机组供电煤耗最低为目标条件，提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试，结果表明，基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗，为发电企业提供优化建议，实现对发电成本的优化控制。
作为当前的研究热点，边缘计算可以在网络边缘部署计算、存储和网络资源，为用户提供云化服务，以满足新兴应用的处理需求。但是，当前网络I/O模型的扩展性问题使得运行在边缘节点上的边缘应用难以有效地利用丰富的边缘物理资源处理海量用户的网络请求。针对边缘计算场景下网络I/O模型的数据竞争和负载不均衡问题，提出了一种新的可扩展网络I/O模型。通过试验可以看出，利用该模型的边缘应用具有良好的性能和可扩展性。
PON（Passive Optical Network：无源光纤网络）。PON（无源光网络）是指（光配线网中）不含有任何电子器件及电子电源，ODN全部由光分路器（Splitter）等无源器件组成，不需要贵重的有源电子设备。一个无源光网络包括一个安装于中心控制站的光线路终端（OLT），以及一批配套的安装于用户场所的光网络单元（ONUs）。在OLT与ONU之间的光配线网（ODN）包含了光纤以及无源分光器或者耦合器。
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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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