5G商用网络快速推进，垂直行业对5G网络有着巨大的需求，针对5G行业市场，运营商正在积极探索5G专网的建网模式和方案。分析了5G专网的需求和应用情况，阐述了5G网络架构特征及专网使能技术，提出了5G专网核心网部署方案，并探讨了5G专网部署面临的问题与挑战。
在1G到5G的移动通信系统中，终端只是通信的端点，被动接受无线网和核心网的控制，6G更苛刻的KPI指标要求，倒逼通信网体系化的变革。通过对6G终端的研究判断，指出通过突破终端的传统定位，让终端在和网络的交互中发挥更大的作用可以促进6G的突破和发展，主动式终端将成为全新一代信息通信基础设施的重要组成部分。
IMT系统已进入新的研究周期，支持的业务种类将更为丰富，业务品质将更加高级，同时业务特性表现为更多的维度和更大的范围，如何对业务进行客观而高效的分析以得到典型的应用场景，对于IMT系统的标准化和产品开发具有重要的指导意义。提出了对IMT业务进行聚类处理，并根据聚类得到的若干类业务生成应用场景的初步方案，利用IMT-2020应用场景对所提方案进行了验证，并采用所提方案对IMT-2030应用场景进行了初步的探索。
可重构智能表面是6G的潜在关键技术之一，它通过对无线信号的可控反射，可以有效提升期望区域的覆盖性能。得益于其低成本、轻体量等特性，可重构智能表面在6G网络部署中具备很大的潜力。基于可重构智能表面的技术原理以及潜在应用场景，对其在6G中的部署及应用进行了分析，着重聚焦全透明、半透明、非透明智能表面的特性及其在应用部署中的潜在问题。希望相关分析可以起到抛砖引玉的作用，使业界在研究智能表面技术的同时，更加关注它在落地应用时的痛点问题，协同促进相关产业的发展。
为了探讨6G网络架构的设计方案，基于对移动网络演进发展趋势的研究，结合新兴技术对6G潜在影响的研究，重点讨论AI技术、云网融合技术以及区块链等新兴技术对6G网络架构可能产生的影响，并提出了“三层三扇”的6G网络架构愿景，阐述了6G网络将具有全面云化设计、嵌入式分层化智能、支持按需分布式部署的技术特征。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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