中继器（Repeater）是连接网络线路的一种装置,常用于两个网络节点之间物理信号的双向转发工作。中继器是最简单的网络互联设备,主要完成物理层的功能,负责在两个节点的物理层上按位传递信息,完成信号的复制、调整和放大功能,以此来延长网络的长度。它在OSI参考模型中的位置物理层。
Dubbo3 提供了 Triple（Dubbo3）、Dubbo2 协议，这是 Dubbo 框架的原生协议。除此之外，Dubbo3 也对众多第三方协议进行了集成，并将它们纳入 Dubbo 的编程与服务治理体系， 包括 gRPC、Thrift、JsonRPC、Hessian2、REST 等。以下重点介绍 Triple 与 Dubbo2 协议。
宽带卫星通信可提供必不可少的超视距通信服务。然而，对于用户在接入域间漫游，目前还没有广泛采用的协议。并且，大多数商业卫星通信网络依赖专有网络管理系统，彼此之间不能互操作，也阻碍了跨网漫游的实现。
软件定义广域网是将软件定义网络技术应用于广域网，以实现高效、特色连接服务的技术。研究分析政府、企业新型云化业务部署快速发展后，针对网络传输承载的需求，结合软件定义网络和网络功能虚拟化等技术的发展，提出了一种较为精简的、内生安全的软件定义广域网网络架构，并给出了其典型的应用场景。该网络架构主要包括软件定义安全接入路由器、虚拟化安全路由器、动态编排与智能控制设备等关键设备，并给出了实现上述关键设备的初步原理框架，具有较好的可实现性。
无线分布式网络作为近几年通信领域发展较快的技术，受到越来越多的关注。无线分布式网络的前身是adhoc网络，起源于1972年美国DAPRA提出的分组无线网（PRNET），是由一组具有无线收发装置的移动节点组成的多跳、临时性的自组织系统。随着研究的不断深入以及adhoc网络应用的扩展，衍生出了无线传感器网络和无线Mesh网络，它们也采用分布式、自组织组网思想，但在特定应用环境下具有不同于adhoc网络的特性。因此，随着技术不断发展，无线分布式网络变为一个非常宽泛的概念，主要由ad hoc网络、无线传感器网络和无线Mesh网络3种网络组成。本文着重就这3种无线分布式网络的基本概念、技术特点和应用场合进行分析研究和比较。
重大的突发公共事件（如地震、泥石流、洪水、台风、森林火灾及雪灾等） 发生后，由于基站系统的破坏和传输线、电力线的中断造成通信网络系统破坏。应急救援人员到达现场后，往往由于通信中断而不能很好地沟通协调各方力量，从而大大降低了对突发公共事件的救援效率。因此，高效的、互联互通和功能完善的现场应急通信保障体系，可以提升应对突发公共事件现场的救援能力及减少突发公共事件危害。美国早在“911 事件”发生之后就开始投入巨资利用通信新技术来提高应急通信的保障能力。地震多发的日本也已经建立起了较为完善的防灾通信网络体系，包括防灾互联通信网、中央防灾无线网等。其中防灾互联通信网能够在灾害现场迅速地连通附近的防灾救援机构；而中央防灾无线网由固定通信线路、移动通信线路和卫星通信线路构成日本防灾通信网络的主干网络。
自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用
自组装单分子膜技术在金属防护中的应用自组装单分子膜技术在金属防护中的应用
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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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