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。
当前，数据跨境流动正在逐步超过贸易、投资全球化，成为驱动全球经济增长的新动能。本次报告，从 国际组织、国际贸易协定、经济体三个层次切入，聚焦十大国际机制安排（五个国际组织与五个国际贸易协 定）与十二大经济体，分析其关于数据跨境流动的规则与特点，并研判未来规则发展趋势，为我国参与全球 数字经济规则的制定提供借鉴与参考。
数据作为数字经济的核心生产要素和创新动力源泉，蕴含着事物的关联性及其发展规律，对提升国家安 全管理能力、社会治理能力、经济发展质量等各方面具有重要的价值。然而，数据要素流通使用环境复杂， 承载多方主体利益，流通使用过程环节众多，容易引发多重安全风险和隐私泄露问题，威胁个人隐私、商业 秘密、国家安全以及各参与主体的合法权益，严重制约数据要素大规模流通使用。近年来，政府组织、学术 界和产业界围绕数据要素在产权分配、数据治理和数据资产等方面的问题，很少有研究在中观或者微观层面 关注数据流通交易、数据市场可持续发展的基础条件——市场信任。
“安全港规则”(译自英文“safe harbor ules”，也常被译作“避风港规则”)。目前在我国，包括《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等在内的数据领域基础性法律，已建构出一个强调风险预防、损害问贵的原则性制度框架。但由于法律中的许多规定较为笼统，市场主体对更高法律确定性和责任可预期性的需求尚待满足。
数据是发展数字经济的重要资源，同时也是国家战略资源和全球竞争的关键资源，数据作为生产要 素的流通使用是数字革命的独特特征。
“数据要素市场发展指数”由“数据要素市场城市 30 指数”与“数据要素市场景气指数”组成“数据要素场城市 30指数”以“数据二十条”为编制指导，从“数据要素治理”“数据要素流通”“数据要素供给”“数据要素保障”四个维度，聚焦城市数据要素市场发展成熟度。“数据要素市场景气指数”以 200 家数据要素型企业为对象，利用季度问卷调查的方法，从业务、需求、价格、人员、利润、研发、预期等维度动态监测数据要素行业景气度，致力于打造数据要素领域的晴雨表。
上海数据交易所紧密围绕“数据二十条”关于“探索数据资产入表新模式”的政策精神，以有效提升财政部 颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》）执行效果为目标，开展了企业数据资产 入表和估值相关的理论和实践研究，并结合场内交易实践探索数据资产市场价值体系构建等多项工作。
2023 年以来，人工智能技术的突破又一次成为全球瞩目的焦点。在高速进步的生成式人工智能，以及取得突破性进展的大语言模型的带动下，人类似乎已经开始触及通用人工智能技术的门槛。围绕着人工智能技术跨越式发展而展开的关于智能化社会的想象吸引了全球社交媒体与资本市场的追捧，但关于人工智能技术可能引发的各种安全风险和社会问题也成为社会关注的焦点。为了确保人工智能技术始终保持良性发展，确保技术进步与人类价值观相向而行，为人工智能发展设定合理的国际规则逐渐成为全球范围的重要共识。
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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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