在全球化的背景之下，出海已经成为企业扩大市场寻求新增长的普遍选择。随着中国企业在技术创新能力上的进阶，以及依托于国内制造业供应链优势和国际地缘政治变化等因素，在国际市场上，企业出海已经从“中国制造”进入到“中国智造”转型的新阶段。
结合工程数据管理、库存管理、生产管理、质量管理等系统，为企业提供从生成工序计划、工序排产、工序汇报、到产品入库等车间业务处理全过程监督与控制，协助企业精细化管理掌握车间各项制造活动信息，管理生产进度。
近年来，我国老龄化进程加快，养老需求广，产业潜力大，但市场供应相对不足，发展养老产业势在必行。 与此同时，养老产业相关支持政策日益完善，积极应对人口老龄化上升为国家战略，顶层规划设计得到明确，行业发展迎来政策利好，养老产业有望开启新时代
数字时代重塑产业格局，不动产行业逐步从追求高速增长转向聚焦高质量发展。数字化转型激活了不动产企业的内生增长力，是不动产企业发展的必由之路，而应用现代化则是践行数字化转型的落地抓手。应用现代化将深化企业内功，借助前沿的发展思路、技术工具与生产模式，驱动不动产行业的现代化升级。
人工智能作为当今世界科技领域的一颗璀璨明星，正以惊人的速度改变着我们的生活、工作。作为深圳市易行网数字科技有限公司的总经理，我深感荣幸能为《2024 人工智能发展白皮书》撰写序言。本白皮书不仅为我们提供了一个全面了解人工智能发展现状的窗口，更是指引我们洞察未来趋势的灯塔。
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随着企业内数字化程度不断加深，在固定工作时间内以固定工位为中心的集中办公模式正悄然发生改变。远程协作技术的不断进步弥合了不同地理位置之间的物理距离，使分处异地的企业员工也能够以充满办公仪式感的方式开展交流，突破了空间对办公的限制。
本白皮书旨在分析数据要素流通安全的现状、趋势和挑战，提出相应的安全框架、保障方案及其实践案例，以促进数据要素的合规流通和安全保障。希望通过本白皮书，引导社会各界从发展的角度关注数据要素流通安全问题，为数据要素流通安全提供有益的参考，助力数据要素赋能实体经济。 在编写本白皮书的过程中，得到了众多专家、学者和业内人士的支持与帮助。在此表示衷心感谢。同时欢迎广大读者提出宝贵意见和建议，以不断优化和完善白皮书内容。
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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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