2024 年政府工作报告指出，要健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。随着国家数据局的成立以及数据相关政策与改革举措的相继推出，我国数据要素发展路径愈加清晰和完善。围绕数据要素市场化配置改革这一主线，数据“供得出”“流得动”“用得好”“保安全”各项任务持续深化，相关政策落地实施步伐明显加快，并主要呈现出以下发展特点：
中国移动：面向超万卡集群的新型智算技术白皮书（2024年）,中国移动：面向超万卡集群的新型智算技术白皮书（2024年）
智能制造白皮（2022年）,智能制造白皮（2022年）,智能制造白皮（2022年）,智能制造白皮（2022年）,智能制造白皮（2022年）
越来越多的义齿加工厂正在使用基于 3D 打印和 CNC 铣削的数字工作流程来取代铸造等传统生产方法。 虽然数字工作流程比传统方法更高效，但许多义齿加工厂仍然难以 避免手动一步一步的操作流程。 幸运的是，人工智（AI）和云等新技术使义齿加工厂能够实现各种流程的自动化，并达到前所未有的生产力水平。 在本白皮书中，我们将回顾第一代数字化工作流程中最常见的一些挑战，并探索新技术如何使自动化变得更容易实现。
由于受到传统纸质凭证入账的惯性思维和电子凭证直接入账门槛过高的影响，很多企事业单位仍然选择将电子凭证打印成纸质版入账。但是，“纸质版”电子凭证完全不具备电子签名和数字防伪功能，会计核算极易出现数据错误和安全漏洞。电子凭证在入账时又退回“纸质版”，这显然不符合数字化发展趋势，客观上影响了经济社会数字化转型的成效。
白皮书调查对象覆盖机械制造、电子制造、汽车制造、食品饮料、冶金、电力、石油、化工、新能源等行业，旨在帮助您更好地制定在 AI 方面的投资和应用策略。 本白皮书内容包含2024年工业AI应用现状与趋势调查报告解读、实践案例分享以及工业AI领域先锋企业的盘点，揭示了工业AI在中国的应用现状、趋势以及面临的挑战和机遇，希望为您提供切实有益的参考。
从数字化的动因、内涵、未来走向、以及构建数字工业世界的策略等多个维度，全面解读新型工业化时代的发展趋势和实践路径深度剖析数字孪生、工业人工智能和软件定义自动化等核心技术如何加速现实世界与数字世界的融合，推动工业转型升级 西门子近日携手深圳国家高技术产业创新中心、深圳市工赋数字化促进中心，联合编制、发布了《新型工业化——数字工业世界白皮书》（“白皮书”），从工业数字化转型的动因和内涵出发，基于目前的创新技术及落地应用，深入解读数字化技术如何催生新的产业形态和商业模式，推动工业转型升级，为解决环境、资源等全球性问题提供更多可能。 白皮书指出，人口结构转型、城市化进程加快、全球化与地方化融合、环境挑战和资源效率、以及数据的爆炸式增长，这些宏观趋势正塑造着全球工业的走向，使得数字化转型的需求更为迫切。在工业领域，实现数字化转型的目的在于用更少的物理资源创造更多价值。通过应用数字化技术，实现现实世界与数字世界的无缝融合。在西门子看来，数字孪生、工业人工智能和软件定义的自动化是打造数字工业世界的三大技术支柱，不仅能够推动生产资源和工具的革新，还可以突破时间和空间的限制，赋能现实世界与数字世界协同进化。
智慧城市是推动城市治理体系和治理能力现代化建设的重要抓手。“十四五”期间国家对数字经济和智慧城市发展进行了专项规划，智慧城市作为数字经济的重要应用场景，其数据巨大价值和重要意义得到强调和凸显。
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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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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