“新基建”是服务于国家长远发展和“两个强国”建设战略需求，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的新型基础设施体系。2020 年 4 月 20 日，国家发展和改革委员会首次明确“新基建”的范围包括以 5G、卫星互联网、区块链为代表的信息基础设施，以智能交通、智慧能源为代表的融合基础设施和以重大科技基础设施、科教基础设施为代表的创新基础设施。
城市轨道交通作为城市动脉和大众化的交通工具，是最具可持续性的交通运输模式，是国家关键基础设施和重要基础产业，对我国经济社会发展、民生改善和城市安全起着不可替代的全局性支撑作用。
当前全球数字化浪潮蓬勃兴起，边缘计算通过就近提供计算、存储、传输等关键能力，加速赋能经济转型升级，已逐步成为计算体系的新方向、信息领域的新业态、产业转型的新平台，整体上处于高速增长阶段，受到了学术界和产业界的广泛关注。Gartner、IEEE 等权威机构将边缘计算作为 2020 年十大技术方向，中国科学院和中国工程院在《2020 研究前沿》、《全球工程前沿 2020》中，将边缘计算列入信息领域十大技术前沿。据 CB Insights 预测，2023 年全球边缘计算市场有望达到 340 亿美元
作 为 5G 赋 能 电 力 行 业 数 字 化 转 型 的 先 行 者 和 使 能 者，5G 确 定 性 网 络 产 业 联 盟（5GDNA，5G Deterministic Networking Alliance）下辖的能源互联网行业组一直致力于 5G+ 智能电网的产业共识推动、样板项目示范和商用落地推进，并于 2020 年发布了《5G 确定性网络 @ 电力系列白皮书 I ：需求、技术与实践》。该白皮书作为《5G 确定性网络产业白皮书》的第一本行业衍生白皮书，首次基于 5G 确定性网络的 3D（Differentiated- 差异化网络、Dedicated- 专属网络、DIY- 自助网络）模型，重点针对智能电网对 5G 确定性网络的关键需求进行了具象化、实例化、量化的详细解读和分析，形成了电力行业对 5G 确定性网络的需求基线
《购物中心等级评价标准》自发布以来诞生几十家颇具代表性的“五星购物中心”，有效促进了行业“有序化”和“标准化”发展。信息通信技术的快速发展,将推动经济和社会各个领域信息化变革, 5G网络能力的部署落地将加速传统楼宇向智慧楼宇的转型,也将为房地产业的进一步加快发展提供新的机遇
当前，人类社会正在进入以数字化生产力为主要标志的新的历史阶段。伴随区块链、5G、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术的创新发展，新一轮科技革命和产业变革正在改变各行各业，以数据为底层要素的新技术已成为推动经济发展的重要引擎，正深刻改变着人类的生产和生活方式
新中国成立 70 年来，经历了世界历史上规模最大、速度最快的城镇化进程。党的十八大以来，在以习 近平同志为核心的党中央坚强领导下，城市建设和发展步入了新的阶段，城镇化水平进一步提高，城市 发展质量明显改善，城市功能全面提升，为全面建成小康社会搭建了一个坚实的平台。
我国政务信息化建设先后经历了“电子政务”、“互联网+政务服务”的阶段，当前已经全面进入“数字政府”时代。”十四五“规划明确提出要提高数字政府建设水平，构建成熟稳定的基础设施成为支撑“数字政府”运行的算力底座。 以云原生基础设施为核心的政务云，具有业务全局化可视可管、资源精细化运维运营、能力标准化共享互通等特点，可以有效提高数字政府业务多元化水平。云原生技术将成为政务云进行新一轮升级、实现“云资源集约化”向“政务应用集约化”转变的重要支撑。
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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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