人工智能(Artificia| lnte||igence)是指—类广泛的技术,旨在执行或辅助完成以前只能由人 类智能完成的认知任务。目前,大多数人工智能系统都是基于机器学习(Machine Learning) 技 术实现的。机器学习是—系列通过在大规模数据集上训练的技术,使人工智能模型能够“学习” 统计推断,并应用这些模型来预测相关问题的答案。
当前新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构，算力网络成为带动数字经济发展的主引擎。我国积极推进算力网络建设，实施“东数西算”战略，构建全国一体化算力网，算力规模飞速增长，智算发展迅猛。中国联通加快发展新质生产力，创造联网通信新价值、开拓算网数智新蓝海。加快建设“新八纵八横”国家骨干网，在“东数西算”国家枢纽节点间部署超高速互联通道，打造一张高通量、高性能、高智能的算力智联网，实现全域算力的智能调度，提供“通算+智算+超算”的一体化算力服务，将算力送达千行百业、千家万户。
白皮书立足产业新发展、新变化、新需求，聚焦新形势下全球云计算发展重点，梳理我国云计算整体发展特点，首次提出中国云计算发展评价体系，并对云计算助力人工智能发展进行了论述，最后给出发展建议和展望。
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本报告将描绘中国数字化转型的宏观环境及市场驱力，剖析企业数字化转型过程中面临到的核心数据问题，点出数据治理的战略性与重要性，并确立数据治理的范围原则，洞察数据治理的行业规模与供需市场，推出【数据工程】方法论，改变传统方式规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端，实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。并以制造业、能源业等行业场景为数据治理实践样本，呈现相关产业在数据治理的诉求、进程及方法，结合头部公司标杆案例，最后对中国数据治理产业的发展趋势给出分析及建议。
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智慧税务征管体系的数字化升级和智能化改造使征纳双方的“接触点”由现在的“涉税”即关联，发展到下步“未税”时就关联，使税收规则、算法、数据直接融入纳税人经营业务中，伴随着每一次交易活动自动计算纳税金额，从而大幅降低税收遵从成本，提高税收征管效率。
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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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