行业设备规模触底回升，用户粘性持续走高:2026年Q2中国移动互联网月独立设备数回升至14.72亿台:单机单日有效时长较一季度进一步上涨至277.56分钟，单日使用次数提升至63.84次，时长、频次两项核心 指标同步延续上行态势。用户结构向头部品牌与下沉市场集中:苹果、华为市占率同步升至24.1%，合计占据近半市场，品牌壁垒与用户粘性持续增强;25-45岁中青年群体占比56.3%，仍是商业价值核心承载者，46岁及以上群体占27.0%渗透进入高位平台期;三线城市占比大幅提升至22.4%，新一线至三线合计占比61.9%，下沉市场从"增长来源"升级为"增长核心引擎"。
物理AI正在把人工智能的作用对象扩展至船舶、机器人、车辆和工业设施。海洋是物理Al最具代表性的高价值场景之一:环境复杂、设备价值高、任务持续时间长，系统需要同时处理感知退化、定位受限、通信不稳定、能源约束及安全责任。陆地场景形成的算法和机器人能力可以提供基础，海洋商业化仍需经过专门的本体设计、任务适 配和长期海试
2026年，受霍尔木兹海峡地缘政治冲突影响，全球能源供应中断并引发能源价格大幅上涨，国际油价突破每桶100美元，造成全球历史上规模最大的石油市场供应冲击。对于高度依赖能源进口的柬埔寨而言，此次危机导致国内燃油价格快速攀升，运输与物流成本明显上涨，通胀压力加剧，并对低收入家庭造成较大冲击。
本报告基于AI算力基础设施加速演进的宏观背景，围绕光模块产业链进行系统性研究与结构化梳理，综合分析行业发展现状与未来趋势，为产业链参与者与投资决策提供参考， 综合采用产业链拆解、技术路线分析、企业经营分析以及产业专家访谈等多种研究方法，对行业发展现状与未来趋势进行多维度刻画。
本报告为国际能源署(IEA)发布的第六版全球氢能评估报告，系统梳理并全面审视了全球氢能市场的供需现状与未来趋势，是洞察全球能源转型的权威参考。报告深度追踪氢能政策法规、基础设施建设、国际贸易流通、产业投资动态及前沿技术创新的最新进展。特别聚焦地缘政治影响，深入剖析中东冲突对全球氢能供应链稳定性的冲击与重构，并首次新增非洲氢能发展专题章节，全方位探讨这一新兴市场的发展潜力与战略机遇。
自2004年成立以来，邓白氏全球合作网络(WWN)已成为全球企业值得信赖的合作伙伴，为企业提供全面、可靠、独一无二的的全球商业数据。 本年度《全球企业破产风险分析报告》涵盖了45个主要市场的企业破产信息，不仅充分体现了邓白氏全球合作网络的整体数据能力，也帮助我们有效落实了向企业提供准确、及时、高质量数据承诺。本报告中广泛的数据覆盖度不仅能够用于对全球整体情况进行深入分析，也使得区域之间的横向比较变得更具可参考性，并进一步为我们理解全球企业的破产趋势提供了全面的视角。
全球前40大矿业企业2025年整体表现稳健:总营收同比增长3.3%，达9,090亿美元，净利润升至1,200亿美元。 资源禀赋决定了哪些主体能够参与矿业领域，而投资吸引力的打造能力与资本供给方的布局倾向，则决定了哪些主体能获取最大价值。各国政府需搭建政策框架，以支持投资稳定、保障盈利空间。 生产力与技术是当前的核心行业趋势，其中AI的落地应 用有望为矿业企业带来显著效益提升。
从市场运行情况看，银行业资产质量总体保持稳定，不良贷款率维持在1.5%左右，但是关注类贷款规模仍处于高位，潜在风险转化压力依然存在。个贷不良资产批量转让市场实现明显扩容，标志着零售不良处置正加快向常态化、规模化方向发展。不良资产证券化市场也保持较快增长，全年发行规模达到820亿元，同比增长61%，成为金融机 构盘活存量资产的重要工具。
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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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