当今时代，科学技术日新月异，数字化智能化深入发展，深刻影响经济发展趋势与社会运行规律，数字时代已全面到来。党的十九届五中全会指出，要发展数字经济，加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平，首次明确了数字化发展内涵，即以数字经济、数字社会、数字政府为三大支柱开展数字技术创新与应用。其中，数字政府意指政府的数字化转型，对数字经济、数字社会起着牵引性、带动性作用，保障数字经济、数字社会持续安全发展。
新型智慧城市建设是进一步深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，结合我国城市发展实际，顺应信息化和城市发展趋势，主动适应经济发展新常态、培育新的增长点、增强发展新动能而提出的新型城市建设与发展方式。习近平总书记2016年4月在网信工作座谈会上指出，“要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设”。2020年3月，习近平总书记赴浙江考察时指出，通过大数据、云计算、人工智能等手段推进城市治理现代化，大城市也可以变得更“聪明”。
当今的中国站在“两个一百年”的历史交汇点，但在我们的身边却深藏着一个影响经济发展的巨大隐患---水资源短缺。预计到2030年，我国人口的峰值将达到15亿左右，人均水资源将接近或达到世界公认的用水警戒线，水资源短缺将日益成为制约我国经济社会发展的重要因素。
根据《工业互联网园区指南》 1 ，工业互联网园区是指以高质量发 展为目标，按照工业互联网内涵要求，规划、建设、运营、提升的新 型园区。园区应以供给侧结构性改革为主线，以协同创新、集群集约、 智能融合、绿色安全为导向，通过网络、平台、安全三大体系和新模 式、新业态的构建，来指导新园区建设和已有园区转型发展。
企业在建立数据资产管理体系后，需要进一步挖掘及发挥数据资产价值。不仅是常见的数据决策分析，还需要体现在数字化业务的各个环节。从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传统车企转变成数据服务型企业。
近年来,物联网的发展动能不断丰富，市场潜力获得产业界的普遍认可，发展速度不断加快，业务和技术创新层出不穷，物联网高速发展已成必然之势。然而随着物联网业务不断丰富，需求不断增强，对传输、计算、安全等提出新的挑战，传统物联网已无法满足需求。中国移动一直致力于联合产业伙伴，分析研究下一代物联网发展趋势、典型特性，加速推进我国物联网技术的快速发展。
《2021年中国全屋Wi-Fi白皮书》介绍了中国家庭Wi-Fi的基本情况，并指出了未来全屋Wi-Fi是家庭Wi-Fi的演进方向。进而介绍了全屋Wi-Fi的发展现状，对全屋Wi-Fi的具体适用场景进行了分析。同时也给出了全屋Wi-Fi行业的能力要求和标准建议。最后进行了国内外布局全屋Wi-Fi产品的厂商案例介绍。
本报告深入分析了计算机视觉产业链及核心技术，提出产业链相互融合的发展趋势，以及核心技术向轻量化&低成本及端边云协同方向发展，以解决成本高、时延高、功耗高、部署难、隐私顾虑等产业痛点问题，并介绍了六大行业领域对计算机视觉的场景需求及解决方案。
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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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