用户增量见顶、获客成本高涨推动了私域电商行业发展，私域电商在通过精细化、差异化的运 营策略与用户需求相匹配的同时，通过数字化及渠道运营能力满足品牌方提升竞争力的需求， 基于精细化运营模式重构用户全生命周期价值。伴随着技术迭代与政策规范，行业现已步入AI 赋能、公私域联动的发展新阶段。当前行业用户规模具备较好上升潜力，预计消费激励、技术 发展与经营边界拓宽将推动行业增速进一步提升。
近年来，中国社会数智化发展迅速。5G网络、智能算力等基础设施提供了良好的基础，推动产业的数字化发展规模逐年上升。在数字化的沃土下，Gartner预测，中国社会AI普及率将在2030年达到50%。
光伏农业(agrivoltaics)是一种将太阳能发电与农业结合的创新模式,在同一块土地上实现“双重利用”,实现能源与粮食的协同共赢。它不仅缓解士地竞争，还能为农户增加收入，并带来生态效益。目前，研究与试点不断推进，前景广阔,但仍需克服技术、成本和适用性等挑战。
以大模型为代表的人工智能技术浪潮，正在深刻重塑输入法行业在AI大模型技术浪潮席卷全球的当下，输入法这一国民级基础应用正经历着从“工具属性”向“智能中枢”的深度转型，并通过API接口直连或私有化部署的方式，全面接入各类自研大模型
多维选代:结合国家政策导向、学术前沿理论及地方创新实践，构建起兼具方向性、学术性和可操作性的多维评价体系。未来还将依据最新国家要求、用户反馈、地方实践与专家建议，实现指标体系的年度迭代与动态优化。
2024年，中国国内生产总值突破134.9万亿元，同比增长5.0%，在全球主要经济体中继续保持显著增速优势，展现出强劲的增长动能。过去十年间，中国GDP持续稳步增长，年均增长率维持在较高水平。在此过程中，政府积极推动经济结构调整与产业升级，内需对经济增长的贡献率逐步提升，为包括餐饮在内的众多行业发展筑牢了宏观经济根基。中国国内消费市场呈现出蓬勃发展态势，市场规模持续扩大，反映出居民消费能力的稳步提升及市场活力的不断增强，持续为经济增长注入源源不断的动力。
当AI从技术工具演进为驱动商业塔长的“新生产力"，企业营销正经历一场前所未有的深刻变革。 在流量红利消退、市场竞争白热化的存量时代，增长已从”跑马圈地“转向"精耕细作”。用户需求瞬息万变，消费行为高度碎片化，传统依赖人力投入、经验判断与粗放运营的营销模式，不仅成本高企、响应迟缓，更难以应对实时变化的复杂市场挑成
在全球数字货币竞争的大背景下，加密货币、稳定币、央行数字货币(CBDC)等快速兴起为现有货币金融体系改革提供了新的思路与可能。我国数字人民币的研发试点走在全球主要大国前列，目前数字人民币(e-CNY)已在多个城市和地区进行推广测试，初步具备了安全可靠的技术基础，是当前全球最为领先的CBDC项目之一。在商业零售、餐饮文旅、教育医疗公共服务等一大批场景得到了广泛使用，产业企业也有良好应用实践。
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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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