《产业人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后，在全球各主要城市的创新融合应用概况，以及其将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来的深刻变革。
ACI代表以应用程序为中心的基础架构。这是思科的SDN（软件定义网络）解决方案。在收购Insieme之后，此解决方案便从Cisco诞生。它是一个策略驱动的解决方案，集成了软件和硬件。这是一种为IT创建通用的，基于策略的通用框架的简便方法，尤其是跨不同的应用程序，网络和安全域。基于策略或策略驱动的策略由一组确定操作过程的准则或规则组成。
农业是一个产业链极长的环节，涉及农业投入品、种植/养殖、生产加工、流通、零食、消费等环节，同时还和劳动力供给密切相关，并时常与农民、农村话题相关联。农业产业服务体系涉及从种到收的方方面面，包括科研服务、信息服务、市场数据服务、品牌营销服务、人才教育培养等。
智能交通解决方案融合政府交通管理部门、企业、居民需求，利用铂亚的技术、客户和网络优势，为交通行业提供的全方位综台信息服务。智能交通解决方案由应用子系统、信息服务中心和指挥控制中心三部分构成，致力于为公安、交通等客户提供一流的智能交通系列产品与综合解决方案。包括数字交通执法系统、公路车辆智能监测记录系统、违停智能抓拍系统、城市交通信号控制系统、信号配时及绿波协调优化服务、交通视频监控系统、交通流信息采集系统、交通诱导信息发布系统以及综合信息管理平台等产品。 智慧交通（简称ITS）是在智能交通的基础上，在交通领域中充分运用物联网、互联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
作为物联网新型基础设施的重要组成部分，智慧灯杆通过深度整合城市各类资源，实现资源的共享、集约和统筹，降低城市建设成本，提升城市运维效率，为城市治理带来多重效益，推动城市的快速发展。随着我国物联网新型基础设施建设的全面推进，智慧灯杆的产业发展步入快车道。
随着中国居住地产业进入提质换挡、减速运行的新常态，行业从业者正面临市场供求关系、竞争要素上发生的重要转变。在行业新常态下，消费者购房群体更加细分，涌现出上层中产家庭、90后、独立女性等新兴客群；不同客群的需求和偏好也呈现出更加多元与分化的趋势。 而在技术方面，数字技术的不断演进及其在各行各业的渗透，催生出新的产品、应用场景及业务模式。同时，政策引导的逐步加强，也为行业带来了新的挑战与机遇，加速推动行业变革。 对于居住地产从业者来说，变化意味着行业的不确定性，更昭示着机遇。未来从业者应基于对客户需求的深刻理解，以数字化的产品和服务与客户建立长期的触点和连接，作为应对行业不确定性的制胜方针。 我们认为，居住地产的数字化应从房、人和流程三大关键要素的数字化来切入：房的数字化是基础，是人房智能匹配体系的起点；人的数字化是核心，让产品和服务更精准满足消费者需求；全流程数字化是结果，最终全面提升消费者体验与交易效率。 在设计行业新常态下的应对方案时，从业者需要从理念上深刻理解数字化转型对企业的长远意义，利用数字化解决方案深入理解消费者的需求和痛点，对全价值链环节上的短板进行针对性的提升，并协同多方共建开放数据共享机制。以此三方面为基础，未来向以数字化为核心驱动力、以客户需求为中心的高质量增长不断迈进。
本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征,详细介绍了新一代人工智能发展特征、技术框架及产业化应用,展望了新一人工智能中长期技术及产业发展趋势,分析了人工智能领域的投融资特征及趋势
采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业，而矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势。一般而言，智慧矿山是指将现代信息、控制技术与采矿技术融合，在纷繁复杂的资源开采信息背后找出最高效、安全、环保的生产路径，智能化地响应生产过程中的各种变化和需求。
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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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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