生成式AI重塑了人与信息的交互方式，但在严肃的知识工作中，「会回答」与「能交付」之间仍存在一条清晰的鸿沟:答案缺少来源依据，过程无法复核，专业经验难以沉淀，团队协作缺少载体。Change正是为跨越这条鸿沟而设计的。
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。
《2026新能源汽车车道级SR导航行业发展及用户洞察报告》聚焦中国大陆新能源乘用车前装车机导航市场，对车道级SR导航开展行业与用户双线研究，全面覆盖技术路线、产业链与商业模式、竞争格局、渗透趋势与用户认知体验等核心议题。研究旨在厘清车道级SR导航的技术与商业逻辑，识别其体验价值与渗透空间，呈现车机导航由路径工具向舱驾融合实时交互界面演进的行业图景。
当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时，制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题，而是能领会目标、规划路径，并在人类的全面指导与监督下，跨越各类应用执行操作，最终实现目标。
本方案是围绕国家“双碳”目标，以实现“清洁、科学、高效、节约、经济用能”为宗旨，为高校提供方案策划、可研设计、投资建设、运营管理全流程服务。本方案不仅注重能源的绿色可靠高效供应，先进成熟的技术路线比选还注重产学研用，以及项目的全流程服务，以实现高校能源管理的智能化、精细化和专业 化。
我国氢能产业正从试点示范加速迈入规模化发展阶段，绿氢已成为能源绿色低碳转型的重要发力方向，但其规模化落地仍面临成本居高不下、减排实效难以核验、区域布局适配性不足等现实制约。不同地区在可再生能源禀赋、电力系统结构、电网约束和用氢需求上的差异，决定了并不存在统一最优绿电制氢模式;若忽视额外性、时间匹配性与空间可交付性，可能出现“名义绿氢”与“真实减排”脱节的问题。因此，如何在不同区域条件下实现绿氢经济性与低碳性的协同 统一，已成为绿氢产业高质量发展亟待解决的重要问题。
主权意味着能够清晰了解依赖关系，持续一致地加以治理，并在必要时调整方向而不影响业务运转。这正是“借助AI”与“受制于AI”的区别。领导者也越来越认识到，如果底层缺乏开放性，就无法达到这种管控水平。
机器人作为人工智能落地于物理场景的重要载体，正迎来高速发展机遇，市场前景广阔。当前行业产品形态多元、落地场景持续拓展，但赛道分类繁杂、各类新概念层出不穷，行业尚未形成统一定义标准，系统性梳理与深度研究缺失。与此同时，产业链上下游协同演进、商业化模式创新、全球化出海布局已成行业热议焦点。基于行业现存痛点与研讨需求，本白皮书立足产业底层逻辑，搭建系统化分析框架，夯实行业研究基础，开启深度梳理工作。本文为系列研究的首期成果，是课题研究的起点，后续将持续迭代更新、分篇完善内容。我们期盼携手产业链从业者交流研讨、协同共创，在思想碰撞中不断优化研究内容，共同助力产业规范化、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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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