阿里云:人工智能应用实践与趋势。阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工
云化机器人的基本特征是由云中的“大脑”进行控制。位于云端数据中心的“大脑”利用人工智能和其他先进的软件技术来控制本地机器人执行任务。与本地机器人相比,云机器人将产生新的价值链,新的技术
集客WLANPORTAL及运营管理平台，成立于2000年，立足国内电信市场，以数据业务为核心，开发新一代的电信业务应用软件，为电信运营商提供业务管理、网络管理和安全管理的专业服务，为行业用户提供领先的IT服务管理解决方案
《AI时代下的汽车业数字化变革》将从数字化研发、数字化制造、数字化营销、 数字化出行与数字化中台五个维度,探讨汽车产业的数字化转型趋势,并结合阿里 巴巴最佳实践,对汽车
本报告将聚焦石油石化、电力和制造行业三大典型高碳产业,围绕其数字化转型背景现状、碳减排工作开展情况、转型痛点难点等方面进行分析,对三大行业企业数字化转型涉及的"新IT"技术、关键业务
基于阿里云物联网平台实现的简易出入监控 摘要 本文通过一个简单实例，主要介绍了如何使用树莓派快速接入阿里云 iot platform，并实现了一个简易的监控人员出入并拍照上送钉钉群的场景 本文通过一个简单实例，主要介绍了如何使用树莓派快速接入阿里云 iot platform，并实现了一个简易的监控人员出入并拍照上送钉钉群的场景
“新零售”的核心是“以人为本，数据驱动，重构人货场”，人的需求和数据 的效能正在以前所未有的力量改变包括零售行业在内的所有商业。IoT技术正 在建立物理世界与Cyber世界之间无缝链接，AI算法的快速演进令大量数据沉 淀变得意义可读、可预测，又反向促进了可测量数据维度的几何级增长。对于 零售行业而言，数据沉淀已经进入一个微粒化的时代； 与之对应，普通的个体 消费者则希望享受到微粒化带来的颠覆式体验，并真正从中获益。
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平 台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机 器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为 AI基础数据服务商未来的护城河。
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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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