由上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院编写的《人工智能医疗白皮书》在徐汇校区总办公厅发布。
今年是“十四五”开局之年，据中国信通院预测中国数字经济规模将突破40万亿。随着数字产业化和产业数字化的持续推进，在5G、大数据、物联网等新基建的有力支撑下，数字经济的新业态不断涌现，加速腾飞成为当前我国最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形式。
智慧物流是物流产业升级目标，智慧物流不是虚无飘渺的，也是有阶段发展特征的，在中国物联网的应用与智慧物流的探索与发展也有十几年的历程，有很多案例。早期物流行业的智慧物流主要体现在自动识别技术与数据自动采集，以及局部物流系统的自动化与智能化，之后重视RFID应用及物流追踪、可视化管理，之后物联网理念引入中国，首先在物流业应用，推进RFID/EPC技术与物联网应用，再后来物联网系统架构进入国内，具备了互联网+物流的理念基础，也推动了智慧物流理念发展。中国物流要发展，必然需要建立在信息化与现代化基础上的互联网+物流，需要建立物流互联网，推动物流业在融入互联网后的全面整合与创新，实现物流产业转型升级目标：建立智慧和绿色的物流生态系统。
物流业最早接触物联网理念，是2003-2004年物联网第一轮热潮中被寄予厚望的一个行业。中国物流技术协会2009年10月开始全面倡导智慧物流变革。
现代物流的核心在于系统，而现代物流之所以能够形成系统，主要还是由于信息技术的进步，使得我们能够把生产、仓储、运输、流通、包装等各个环节进行互联互通和信息共享， 可以实现对物流系统的分析、控制、统筹、运作。现代物流的发展随着信息技术发展而发展。以信息技术发展为主线，我们已经从传统物流发展到物流一体化，再到供应链管理。近年来随着互联网信息技术发展，互联网+物流带来了无数变革，由此派生出来了先行物流、可视化物流、协同物流、实时物流、单元化物流、物流金融等许许多多的现代物流运作理念与增值模式。
我国服务机器人虽然起步较晚,但在技术和产业化水平方面与国外公司差距较小,部分产品市场化应用已经领先于全球,具备先发优势。扫地机器人、陪伴机器人、,清洁机器人、仓储物流机器人、导览机器人、送餐机器,
国际背景（1）经济、信息全球化 （2）可以渗透 国内背景（1）经济与人口、资源、 环境矛盾加剧 （2）买方市场形成 （3）住宅综合质量要求提高 （4）信息与电子产业迅猛发展
大数据和人工智能的兴起推动了智能服务的蓬勃发展。然而由于数据管理和模型训练成本高昂，以及用户对时延和隐私等的需求愈加突出，基于现有的集中式网络架构难以实现整体网络的智能化。为此，提出了一种支持分布式机器学习的基于人工智能的雾无线接入网络（AI-FRAN）架构，并探讨了支撑该架构的基础理论，明确了充分利用雾无线接入网络（F-RAN）中通信资源、计算资源以及缓存资源的关键赋能技术。最后，讨论了AI-FRAN未来的发展机遇与挑战。
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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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