园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
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数字档案馆是运用现代信息技术对电子档案及其他数字资源进行采集、存储、管理，并通过各种网络平台提供利用的档案信息集成管理体系，涵盖了组织领导、规章制度、资源建设、人才队伍、安全保障等诸多内容，涉及到档案信息化工作的各个方面。建设数字档案馆，对提升档案收集的效率，实现档案的科学管理，保证档案的永久存储与安全保管，促进档案信息资源的社会共享,满足广大人民群众对档案信息服务的现实需求具有重要意义。
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079-厂级监控信息系统SIS
中服 SaaS CRM 基础使用手册主要面向所有使用中服 SaaS CRM 的用户，旨在 帮助所有使用中服 SaaS CRM 的新用户快速上手，因此只会涉及到基本功能。 本基础使用手册主要包括对以下功能的讲解： 系统管理（权限管理、组织机构管理、系统设置、数据字典、操作日志、工 作日定义、单位门户管理、参与者配置、流程管理） 客户关系管理（客户管理、销售管理、客户关系统计、行动统计、销售漏斗） 合同管理（合同管理、合同查询、合同分析） 如您有任何其他疑问，请拨打咨询电话：400-880-6725 CSERV
钢铁行业与其他离散型装备制造行业不同，属于流程型制造行业，生产管理，从原料采购、焦化烧结、炼铁、炼钢、轧钢、到生出成品，每一步都需要经过复杂的工序，生产过程中涉及高空起重作业、电焊气割作业、煤气、乙炔、焦油、盐酸、钝化剂、放射源等众多有毒有害、易燃易爆危险品，高温、高压等危险因素贯穿整个生产环节。
2013 年 11 月份，国家旅游局发布了《关于印发 2014 中国旅游主题年宣传主题及宣 传口号的通知》，将 2014 年旅游宣传的主题确定为“美丽中国之旅——2014 智慧旅游年”。 该通知指出，各地要结合旅游业发展方向，以智慧旅游为主题，引导智慧旅游城市、景 区等旅游目的地建设，同时要求全国各旅游部门围绕“智慧旅游”来展开一系列的旅游 推广宣传和旅游营销活动。智慧旅游是旅游业发展到现阶段出现的一种旅游新形态，是 旅游业与科技创新融合发展的典范，是旅游业未来发展的趋势。智慧旅游发展的直接受 益者将是旅游者，它将使旅游者享受到更多的智慧旅游服务。比如游客通过手机、IPAD 等工具，到网上查询观光信息、网上订票，还可以订制私人旅游线路，合理安排个人日 程，最大化地利用旅游时间。
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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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