区块链具有去中心化、稳定安全和防篡改的特点，随着区块链技术的进一步完善与应用，区块链将与金融、医疗、物流等传统行业结合。这将会颠覆部分行业中现有的运作模式，重构一张价值传递的网络。在供应链金融领域进行了区块链应用的探索，构建了一个基于联盟型区块链的供应链金融服务平台。该平台将区块链技术与传统系统结合，为供应链上的各方提供了更加便捷的融资方式，提高了供应链的透明度、可追溯性和安全性。
目前深信服在职博士30+以上，团队主要成员来自耶鲁大学、北京大学、清华大学、香港科技大学、香港中文大学、瑞士洛桑联邦理工学院、上海交通大学、中国科技大学、南京大学、中国科学院、华中科技大学、武汉大学、大连理工大学、中山大学等。下一代终端安全框架、智能检测、灵动响应、全面保护
便携式应急通信平台作为自然灾害以及社会活动发生后的应急通信保障手段，可在事件发生后迅速抵达事件现场，建立突发事件应急处置的前指，形成便携式应急通信平台和应急指挥中心（后称“中心”）之间互联互通的应急处置模式，快速有效处置突发事件。
工业互联网是满足工业智能化发展需求,具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施,是新- -代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。工业互联网深刻变革传统工业的创新、生产、管理、服务方式，催生新技术、新模式、新业态、新产业。
融合网络化协同制造和智能制造，实现覆盖制造全产业链和全生命周期的社会化协同制造。工业互联网应用于制造业的三种先进制造模式的关弱协同制造所对应的制造过程一般具有特定的、 相对固定的协作配套关系，而云制造的协作配套关系是随机的，任务完成随时解除配套关系。
在工业领域，时间敏感网络作为下一代工业网络的演进方向业内已经基本形 成共识。目前时间敏感网络协议族已经基本完备，技术趋于成熟，主流网络设备 厂商纷纷进入产品或者方案研发阶段。为了更好建立工业领域时间敏感网络产业 生态，了解行业内部当前技术落地现状水平，工业互联网产业联盟（AII）启动 了TSN相关技术及标准的研究工作，积极开展时间敏感网络网络在工业领域落地 的可行性调研评估，并于2018年12月完成了国内首次TSN设备互通测试工作。
数字图书馆远程接入： 电子资源只能通过学校进行访问 教师及学生需要在校外查阅电子资源 远程教育学学员需要接入查阅电子资源 图书馆工作人员需要远程接入维护系统 不同人员应分配不同权限 远程接入认证能与现有认证系统做结合 数字图书馆防恶意下载： 学校数字图书馆因下载过多被封IP地址 恶意下载行为的定位及控制 图书馆资源需要合理投入和使用
某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分：基础环境、网络、服务器存储和基础软件。 其中第一部分机房基础环境部分，包含机柜位置、空调、消防、安防、弱电、UPS等最基础的机房环境设施。需要对这些基础环境部分进行运维维护，确保整个机房环境正常稳定。
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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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