苹果一直都是室内定位和精准营销的先行者，早在2013年就推出了基于蓝牙通信方式的iBeacon定位技术，在2015年初，国内微信摇一摇功能更是助推了iBeacon发展，但是由于场景单调、应用生态不完善，逐渐被消费者抛弃。UWB技术有望成为苹果室内定位的突破口，苹果在美国获得了《Pulse Shaping Interoperability Protocol for Ultra Wideband Systems》专利，用于精准的室内定位和室内导航，应用场景包括无感门禁认证、物品定位、动物定位、手机互联定位等。
5G时代的到来将进一步加速移动数据的发展。介绍了移动大数据的来源，分析了大数据分析在5G网络优化中的应用方向。针对5G网络的新特点，系统阐述了大数据在5G网络中的大规模天线与分布式天线、无线接入网资源管理、异构接入组网、云网、移动边缘计算、终端与云端的智能、SDN与NFV、网络切片、跨层联合优化、源选路优化等方面可能的应用。并结合5G大数据的特点，分析了其在智慧城市、智慧医疗、智慧交通、工业互联网方面的应用。
全球定位系统（Global Positioning System，GPS）在室外定位的商用领域已被广泛应用，不过它有一个明显缺陷是很难用于室内定位（室内GPS信号很弱），而且一般民用的精度也不够高（10米左右），相对于室内导航的要求（1米左右）还有一段距离。这样一来，人们大约80%活动时间的位置服务就是一个空白点，其中也蕴藏着巨大的商业机会。据相关机构预测，到2018年，全球室内定位市场规模将达到40亿美元。
？室内定位技术的原理包括信号源相对位臵、指纹、遮蔽。多数室内定位技术通过接收机对无线电信号的接收,判断接收机与信号源的相对位臵,具体实现方法包括近邻法、到达时间、到达时间差等。此外, 利用无线电特征比对（指纹法）和定位对象对信号的遮蔽（遮蔽法） 也是常用的技术方法。
不管是GPS定位技术还是利用无线传感器网络或其他定位手段进行定位都有其局限性。未来室内定位技术的趋势是卫星导航技术与无线定位技术相结合，将GPS定位技术与无线定位技术有机结合，发挥各自的优长，则既可以提供较好的精度和响应速度，又可以覆盖较广的范围，实现无缝的、精确的定位……
严格来讲，导航是通过几何学、天文学、无线电信号、力学等手段确定载体的姿态、速度和位置的一门科学，而定位是导航的一个子集，只确定载体的空间位置。导航可作为定位的一种重要应用，在定位过程中，往往需要计算载体的速度，姿态等信息，因此许多学者在概念上对导航与定位不加区分。
室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。 随着通信技术和电子制造工艺的不断发展和普及，室内定位技术层出不穷，定位精度从几米到几十米都有，并在一些行业中得到了应用。
室内空间，简言之就是在相对封闭的室内空间内标识位臵信息。用GPS或北斗不行吗?举个例子，在室内用滴滴打车是不是经常定位不准?室内复杂的建筑结构、信号环境（GPS卫星信号无法到达，且充满各种无线电信号）都会对定位精度造成影响，因此需要新的技术应对这一问题，而新技术的成熟又将引爆室内服务机器人、移动精准营销、应急求援等深层次需求。
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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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