伴随着算法、算力的突破，以及海量数据的支撑，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在历经三次技术浪潮之后，终于在近十年迎来了新的发展契机， 成为驱动当前科技创新和产业升级的新引擎。与此同时，以数据为基础的人工智 能技术带来的多样化的创新形式，也给知识产权（Intellectual Property，IP）管理 带来了诸多挑战。目前频发的知识产权和数据领域的相关争议与案件无不体现了 这一挑战的来临。
据优酷北斗星数据显示，《长安》的“北斗星日指数”高达到 100W+，普通热 门剧的“北斗星日指数”为 50-60W，是普通热剧的 2 倍。 爆款稀有，所以可贵。长视频爆款的复杂和挑战主要来源于不确定性，并且这种 不确定性渗透在内容的采集、宣发和投放的所有环节中。以《长安》为例，拍摄 217 天，从定剧本、选角色、搭场景、道服化、到拍摄、后期处理，以及宣发和投放等 等，每一个环节都可能影响最后效果的呈现。
云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革 和必然趋势。支持企业上云，有利于推动企业加快数字化、网络化和智能化转 型，提高企业的创新能力。 云计算帮助企业降低IT资产的闲置率，让用户使用更灵活、弹性和便捷。计 算/存储资源不足或配置较低的问题将不再成为制约芯片设计周期的瓶颈，同 时极大降低中小创的前期资产投入和EDA平台建设周期，为产品上市赢得宝 贵时间。
水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用
最近，数据湖的概念非常热，许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建？有没有成熟的数据湖解决方案？各大厂商的数据湖解决方案到底有没有实际落地的案例？怎么理解数据湖？数据湖和大数据平台有什么不同？带着这些问题，我们尝试写了这样一篇文章，希望能抛砖引玉，引起大家一些思考和共鸣。
智能学习辅导引擎 定位全球技术领先的人工智能教育引擎和平台,通过高木独创的通用AI教育算法引擎与各类学科资源相结合,围绕具体教学场景研发了人工智能教学应用系统。
人工智能+大数据驱动下的个性化教与学综合解决方案团队/企业名:科大讯飞华南人工智能研究院（广州）有限公司所属区域:广州项目基于人工智能和大数据技术,建立大数据精准教学
民用定向声环境系统 作为全球首款真正意义上的民用定向声环境系统，公司产品能够被广泛应用于展览展示、户外广告、便利店、商场、楼宇、公共设 施、电影院、地铁及机场等众多场景，未来还将向个人消费领域拓展。
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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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