通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
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能源是国民经济发展的基础。我国能源生产量和消费量均已居 世界前列，但在能源供给和利用形式上存在着一系列突出问题，如 能源结构极不合理、能源利用效率不高、可再生能源开发利用比例较低、能源安全利用水平有待近一步提高。
万物互联的时代已经到来 联网改变了人们的生活与工作,并影响刮人类社会的各个角落.随着万物智联时代的来临,我们身边联问的智能没备数鞋剧增.根据Gartner的数据,2017全球物联网设备的数量多达84亿,已远远超过全球人口总数.而到了2020年,物联网设备数量将达到204亿,这意味若每个人身边都有数个乃至数十个联刚设备,可见物联网存未来的连网世界中将扮演关键的角色.
工厂数字化转型建设背景 工厂数字化转型需求分析 转型顶层设计 业务应用 未来展望
海康停车场方案介绍-商业综合体面临着数百辆车的日常保安管理工作，由于环境的限制对固定车辆和临时车辆的便捷管理成为管理人员迫切需要解决的难题。停车场管理系统的建设包括出入口控制和车库内部的诱导系统，通过出入口控制系统，可以有效的解决车辆快速有序出入停车场；通过诱导与寻车系统，车主可以通过各类引导设备快速、自如的找到车位、取车，节省大量时间，可以提升整个停车场的智能化和信息化程度，将原来需要人工处理的问题交由智能设备处理，既节省了大量的人工成本，又保证了各种数据的及时、准确、有效。
移动互联网流量小幅增长，用户粘性趋稳，市场进入深度存量竞争阶段:2024年移动互联网月独立设备数达14.34亿，增速平缓，用户单日使用时间及次数分别为264.3分钟、62.9次，环比略有下降，流量红利逐步消退用户结构均衡化，中高线青年群体成新增长点:未婚用户占比提升至31.9%，35岁及以下用户占49.1%，二线及以上城市用户增长1.83%。“单身经济”下中高线青年群体释放流量潜力，推动市场拓展方向。
图解数智化坚强电网五大价值、三大内涵、四大特征、四大功能、四大基础。打造数智化坚强电网，是顺应数字化智能化发展趋势、推动传统电网转型升级和高质量发展的迫切需要是保障电网安全运行和电力可靠供应的迫切需要，是加快能源电力清洁低碳转型的迫切需要，是“双碳”目标下推动新型电力系统建设的必由之路。
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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。
工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实 工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。
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。
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