从2012年到 2023年，《中国医生洞察报告》和医生的数字化生活共同诞生，共同成长。今年，我们用[无界至简，来概括新时期的医生数字化生活。无界，体现在渠道的多元，活动的多样。数字化创新让医生的学习与沟通得以打破边界，诞生了更多的可能性。
在互联网经济时代，金融投资理财产品呈现多样化、开放性、低门槛等特征，各种投资理财产品百花齐放，这也吸 引着越来越多的大学生在校期间开始投资理财，其中不乏一些相对风险较高的理财产品。结合本次调研数据发 现，随着近几年基金市场火热，基金已然成为大学生群体投资理财最普及的理财品种。大学生投资理财对其自身 和投资市场发展都有着重要意义：一方面，投资理财可以帮助大学生养成理财规划的习惯，使资金能够被更合理、 更有效地管理与利用，养成良好的理财消费观与价值观，塑造良好心态，提高财商；另一方面，大学生进行投资理 财，可以为投资市场注入新鲜血液。
整个亚太地区的飞行培训学校中，有 21 所学校同时提供固 定翼和直升机培训。270 所学校专门提供固定翼培训课程， 65 所学校专门提供直升机培训课程。固定翼和直升机机队 数量最多的培训学校位于中国大陆和澳大利亚。
据《“健康中国2030”规划纲要》，到2030年,预计有5.3亿人经常参加体育锻炼。然而，运动医学专家估计届时每年运动损伤的人次将超过1亿2。损伤发生后，大众常见的应对方式是忍痛3,这种做法可能会加重伤情。
自 2020 年我国提出“碳达峰、碳中和”目标以来，国 内投资机构也紧跟国际主流，将环境、社会和公司治理绩效纳入投资指标考量。因此， 于企业而言，提升 ESG 表现不是额外成本支出，而是提升盈利能力和可持续发展能力 的重要举措；于金融机构而言，发展 ESG 评级的目的不是为了在业务中筛选掉低评 级的公司，而是为了更好地帮助低评级公司成长，促进企业及全社会的可持续发展。
自 2020 年我国提出“碳达峰、碳中和”目标以来，国内投资机构也紧跟国际主流，将环境、社会和公司治理绩效纳入投资指标考量。因此，于企业而言，提升 ESG 表现不是额外成本支出，而是提升盈利能力和可持续发展能力的重要举措；于金融机构而言，发展 ESG 评级的目的不是为了在业务中筛选掉低评级的公司，而是为了更好地帮助低评级公司成长，促进企业及全社会的可持续发展。
ESG (Environmental, Social and Governance)，即环境、社会与公司治理，是衡量一家公司社会责任感的重要指标评价企业在环境、社会和治理绩效方面的表现。始于2005 年时任联合国秘书长安南牵头推出全球经济研究报告《在乎者赢》，ESG 已从一个先锋理念逐渐转换为极具必要性和实际意义的投资风向标，成为各国主流投资机构投资实践中的重要考量因素。
新工业革命正在重塑全球政治经济格局，对世界经济、全球治理和国际发展正产生深刻长远的影响。金砖国家正把新工业革命视为实现国家发展转型、推动金砖国家合作、提升金砖合作国际影响力的重要抓手。南非专门成立了第四次工业革命总统委员会，中国倡议并成立了金砖新工业革命伙伴关系创新基地，2023 年 2 月，中国发布了《数字中国建设整体布局规划》，印度则积极推动金砖创新合作行动计划（2021-2024）。
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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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