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。
为贯彻落实《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《工业互联网 APP 培育工程实施方案（2018-2020 年）》，促进工业 APP 产品的设计、研发和测试，推动工业 APP 产业的发展，工业互联网产业联盟 2018 年-2019 年面向社会进行了两轮工业 APP 产品案例征集，共收到 51 个案例。本案例汇编收录了最终参与专家评审的四十一个案例，重点展示各 APP 的功能、创新点以及技术方案，可以为工业 APP 方案提供商、工业 APP 应用企业等提供参考，以促进整个产业的发展。
《工业互联网案例汇编——工业APP应用案例》-工业互联网产业联盟
本书大部分练习由读者按照正文，从空白项目或自己的现有项目逐步完成。随书轻量配套资料包括一份《Codex实用提示词与模板合集》，以及第17一36章持续使用的team-task-board基础练习项目。第1-16章按照正文逐步创建项目;第19章使用正文提供的固定错误示例完成调试训练;第37一40章为企业工单系统综合案例拆解，不要求下载或运行同名项目。
2025 年 AIoT 产业在数字化浪潮的推动下将加速迈向 AIoT 2.0 时代，未来 AIoT 2.0 的发展将呈现 出“通感智值一体化”融合发展的核心特征。
智慧物流主要体现在以下三个方面：一是运用现代信息和传感等技术，运用物联网进行信息交换与通讯，实现对货物仓储、配送等流程的有效控制，从而降低成本、提高效益、优化服务;二是通过应用物联网技术和完善的配送网络，构建面向生产企业、流通企业和消费者的社会化共同配送体系;三是将自动化、可视化、可控化、智能化、系统化、网络化、电子化的发展成果运用到物流系统。概括以上三个方面，所谓“智慧物流”，就是运用物联网和现代某些高新技术构成的一个自动化、可视化、可控化、智能化、系统化、网络化的社会物流配送体系。
中欧数字经济和智慧企业研究中心,是中欧国际工商学院于2018年成立的跨学科研究中心，旨在创造和引领智慧企业领域的管理知识和最佳实践,助力数字经济新形势下的企业转型与发展,同时促进最新研究成果和优秀企业实践的共享与推广。本刊将邀请中欧知名教授、行业领袖以及中欧校友共同探索企业数字化转型中的重要课题。
为引导企业加强行业对标分析，提升经营发展质量，更好落实国有资产保 值增值责任，国务院国资委依法履行企业出资人职责，于2006年印发《中央企 业综合绩效评价管理暂行办法》（国资委令第14号），建立中央企业绩效评价 制度。此后，国务院国资委每年编制发布《企业绩效评价标准值》（以下简称 《标准值》），组织开展中央企业绩效评价，中央企业和地方国资委也对所属企 业参照开展绩效评价工作，有力推动企业高质量发展。
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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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