图书馆面临转型是必然之路，大多数图书馆为此焦头烂额，数字时代当然需要数字图书，传统阅读的出路在哪里？
智慧感测是基本构成要素，但如果要让制造流程有智慧判断的能力，仪器、仪表、感测器等控制系统的基本构成要素，仍是关注焦点。仪器仪表的智慧化，主要是以微处理器和人工智慧技术的发展与应用为主，包括运用神经网路、遗传演算法、进化计算、溷沌控制等智慧技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。
智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。 “智慧农业”是云计算、传感网、3S等多种信息技术在农业中综合、全面的应用，实现更完备的信息化基础支撑、更透彻的农业信息感知、更集中的数据资源、更广泛的互联互通、更深入的智能控制、更贴心的公众服务。“智慧农业”与现代生物技术、种植技术等科学技术融合于一体，对建设世界水平农业具有重要意义。
管理信息化是以信息化带动工业化，实现企业管理现代化的过程，它是将现代信息技术与先进的管理理念相融合，转变企业生产方式、经营方式、业务流程、传统管理方式和组织方式，重新整合企业内外部资源，提高企业效率和效益、增强企业竞争力的过程。 1.管理信息化是为达到企业目标而进行了的一个过程 2.管理信息化不是IT与经营管理简单的结合，而是相互融合和创新 3.管理信息化是一个动态的系统和一个动态的管理过程 软件开发平台大部分集成了标准化软件的功能，如OA、CRM、进销存、文档管理、合同管理等模块。对最终用户和软件服务商来说，他们既可以单独采购这些标准化的软件实现基本需求，又可以采购软件+平台的套装，用以对自己的个性化需求进行快速开发。 这样的软件开发平台，主要面向三个群体：一是厂商自己的开发人员，二是合作伙伴的开发人员，三是最终用户的开发人员，目的都是对个性化的需求进行快速二次开发，或者说搭建。很多软件开发平台已经实现了免代码级的开发，只需要在界面上进行搭建，就能够快速生成新的业务系统，就像搭建积木一样。
原则上，数据中心管理者应基于数据中心所支撑应用系统的可用性目标来制订数据中心管理目标。相应地，该管理目标成为制订机房设计等级目标以及运维管理等级目标的依据。对于要求最高可用性目标的数据中心，应参照国标《GB50174-2008 / 2014电子信息系统机房设计规范》选择A级数据中心机房作为设计和建设目标；相对应地，在运维上，应以本指南界定的AAA级作为运维管理等级目标。
华为智慧校园云中大学建设方案智能时代催生新的教育“生产力”，信息技术是高等教育创新变革的“助器”。 高校要推动信息技术与教育教学深度融合，将智能手段变成智慧辅助，变革教育模式，提高教学效率，增强育人效果，下好高等教育变轨超车的“先手棋”，奋力抢占下一轮国际高等教育改革发展的制高点。
人们对MES制造执行系统在家电生产领域的应用并不陌生，这是离散型MES制造执行系统应用的一个重要领域，如空调、冰箱、电视、洗衣机等生产加工中均具有批量制造、多品种小批量、单件生产的等特点，很多企业也是以以订单、合同为核心生产中心，交期、价格、质量、按订单设计生产、售后服务成为企业运营的核心工作。产品的性能、质量、价格、交货期及售后服务是竞争取胜的关键。故此MES制造执行系统在家电制造行业的应用有着广泛的空间。
在高可用性方案中,操作系统和应用程序是安装在两台服务器的本地系统盘上的，而整个网络系统的数据是通过磁盘阵列集中管理和数据备份的。数据的集中管理是通过双机热备份系统,将所有站点的数据直接从中央存储设备来读取和存储，并由专业人员进行管理，极大地保护了数据的安全性和保密性。用户的数据存放在外接共享磁盘阵列中，在一台服务器出现故障时，备机主动替代主机工作，保证网络服务不间断。
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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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