白皮书共分为六章，第一章从政产学研用多视角系统分析数字孪生城市总体态势；第二至第五章从数据资源、能力平台、应用场景、制度保障等维度，阐述城市数字孪生体、数字孪生底座平台、业务场景建模等研究进展、推进思路与演进方向；第六章面向未来展望了数字孪生城市发展趋势。内容可总结为以下三个点：
数据资源入表白皮书（2023版）,数据资源入表白皮书（2023版）,数据资源入表白皮书（2023版）,数据资源入表白皮书（2023版）
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了对话式通用人工智能服务 ChatGPT。仅推出 5 天，用户数就超过 100 万；上线两个月后，用户数突破 1 亿，成为 AI 界的顶流。ChatGPT 能遵循人类指令完成各种认知型任务，包括交互对话、文本生成、实体提取、情感分析、机器翻译、智能问答、代码生成、代码纠错等，并且展现出了和人类近似的水平。2023 年 3 月 15 日，GPT-4 发布，在知识推理以及在逻辑运算方面有大幅提升，还支持多模态输入，进一步扩展了应用场景。
数字技术应用带来的发展红利和全球性挑战同步显现，各国围绕数字技术产业竞争、国际规则及技术标准的博弈日趋激烈，全球数字治理正迈入关键十字路口。全球数字治理能否从“小圈子”走向平等包容，能否汇聚更广泛力量，共同应对数字领域发展赤字、治理赤字，取决于各方的选择。展望 2024 年，联合国数字治理架构建设、人工智能国际治理进展、数字领域南南合作等或为全球数字治理提供新的解决方案。
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工业生产企业的管理者们希望新的技术能够帮助他们应对这些挑战，传统工业控制架构也需要与时俱进，拥抱AI、大数据分析、物联网等新技术，面向工业智能时代建立新的工业控制体系架构，充分发挥新一代信息技术的赋能效应，提升制造业高端化、智能化、绿色化发展水平，实现企业的业务增长和发展。
云已经深入干行万业，成为数字化转型的最佳底座，数字化的深入也激发了越来越多企业更深入地思考云的价值。让我们站在现在一起展望不远的2025年，有哪些激动人心的技术和场景将在政企领域广泛落地，探寻“深度用云”之道，一起释放数字生产力。
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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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