把新一代信息技术充分运用在全球每个角落的电网、铁路、桥梁、隧道、公路等各种物体中，协助政府、港口、机场、火车、超市、学校、医院等系统整合起来，使各地方资源运用更有效率，让城市因此变得更聪明。
云计算（ Cloud Computing ）是创新2.0时代基于互联网的大众参与的计算模式,其计算资源无论是计算能力存储能力都将是动态的，可收缩的，被虚拟化的,尤其重要的是以服务方式提供，可以方便实现分享和交互,并形成群体智能。
中共宁波市委召开工作会议，作出了建设智慧城市的战略决策，并对今后一段时期智慧城市建设工作进行了全面的部署，会上出台了《中共宁波市委宁波市人民政府关于建设智慧城市的决定》。中央媒体对此进行了报道，
随着计算机硬件性能的提高以及面向对象、网络和数据挖掘等主流IT技术的发展，在科技部有关部门的倡导下，目前国内学术界又提出了第4代GIS技术的概念
大变革时代下，新商业文明呼啸而来。 短期看，新冠肺炎疫情是自1918年西班牙型流感以后最严重的全球性公共卫生危机，这场百年一遇的流行病改变了每个人的生活方式，线下实体商业不得不加快转型升级的步伐。 长期看，随着消费升级大潮来临和人工智能技术的落地，零售行业迎来了又一转型升级的重要周期。在商品生产、流通与销售的通路中，每个环节都需要借助新技术来实现改造和创新。
在“十四五规划”的第五篇加快数字化发展建设数字中国，开篇写道“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”十四五规划中这么重要的东西，那就应该去学习一下。
物联网是通过无线射频识别（RFID）装置、红外感应器、全 球定位系统 GPS、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协 议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以 实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当 每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和 计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络， 就是人们常说的物联网。
电力物联网发展目标是实现电力系统各环节万物互联、人机交互，满足人民美好生活用能需要。目前，国家电网加速推广泛在电力物联网应用，在推进能源生态建设、智慧物联等方面开展57项建设任务，有效带动上下游产业发展，计划到2021年初步建成泛在电力物联网
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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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