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为应对日益复杂的经济形势和能源局势，国网浙江省电力有限公司提出建设能源互联网下的多元融合高弹性电网，以节约能源、节省投资和唤醒资源为理念，充分挖掘在运设备潜力，增强安全承载评估能力，提升电网资源配置能力，在推动电网高质量发展上实现率先引领[1-2]。
随着能源紧缺和环境污染问题日益突出，大规模新能源发电及大容量储能系统等的快速发展，能源互联网的概念被提出[1-3]，主要目标是将新能源发电系统大规模接入电网中，减少化石能源的利用，实现电能的优化管理及能源消费结构的转型[4-6]。目前能源互联网的研究尚处于初级阶段，在系统级最优化运行控制、硬件设备设计和新型电力市场等多方面还存在诸多问题：如何实现间歇式新能源的平滑接入、高效存储的关键设计；如何提升“源-网-荷-储”之间的协调运行能力；如何改善电力系统的控制性能指标，使能源互联网输出的电能质量满足用户要求等[7-10]。
面对能源供需格局新变化、国际能源发展新趋势，习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上提出了“四个革命，一个合作”的能源战略重要思想，会议指出为了保障国家能源安全，必须推动能源生产和消费革命。在此基础上，为了更加适应分布式能源发展、用户多元化需求，提高电网与发电侧、需求侧交互响应能力，国家能源局拉开了能源互联网建设的序幕。在2019 年7月10 日的“泛在电力物联网智能感知技术论坛”上，国家能源局相关负责人表示下一步将加快制定能源互联网相关的配套政策，推进能源互联网建设。为了落实“四个革命，一个合作”的重要能源战略，2019 年底国网发布《中国能源发展展望2019》，报告指出为了适应我国经济高质量发展的需要，我国能源产业亟需以“四个革命，一个合作”能源安全新战略为指引，加快向能源互联网的转型。同时，随着清洁能源大规模发展、电能占终端能源消费比重不断提高，预计2050 年非化石能源占一次能源的比重将超过50%，电能在终端能源消费中的比重将超过50%，以电为中心、电网为平台的现代能源体系特征更为明显，而电网是能源互联网的核心部分，在能源智慧化的大背景下，解决如何让电力系统符合新形势下的发展需要的问题迫在眉睫。2020 年3 月37 日，国网召开“十四五”规划工作领导小组会议，会上指出要“紧密围绕建设‘具有中国特色国际领先的能源互联网企业’的战略目标，以高质量规划推动公司和电网高质量发展”为目标。
有人机与无人机混合编队协同作战是未来空战的重要形式。有人机是中央指挥，而无人机直接接受有人机的指挥和控制，并进行战场态势感知、目标打击等。有人机和无人机可以看成空间上分离而逻辑上一体的巨型虚拟战机，二者优势互补，充分发挥最大综合效能，既提高了有人机的生存能力又延伸了无人机的探测距离范围和攻击距离。本文首先简述了有人机/无人机混合编队协同作战的发展历程，然后重点归纳了协同作战的关键技术原理和国内外研究成果，包括协同态势感知与评估技术、协同任务分配技术、协同航路规划技术、编队飞行与跟踪控制技术，并给出了一个在典型作战任务设定下的协同作战流程。最后对该领域的研究发展方向进行了展望。
5G网络和智慧城市建设对挂载用杆塔需求明确，“智慧杆”是新基建时代尚待发掘的金矿。2019年，我国灯杆保有量约为2,935万（国家统计局数据），是全国通信铁塔保有量的十倍以上，如果叠加安防、交通用杆等规模更为惊人。但目前路侧杆建设管理主体分散，难以发挥规模效应集中资源。从2015年左右部分地方政府发布了一系列文件，试点性地推进路侧杆向“智慧杆”改造。
线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式，传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上，从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型，提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则，并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析，为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果，文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析，发现师生整体满意度较高，对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响，有效支持了线上线下混合学习，但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后，通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足，并提出了改进建议，对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。
5G车联网以无人驾驶和5G技术为核心，已经成为5G新基建应用的核心领域，也已经是事实上5G应用落地的“领头雁”，在政策的助推下，随着技术的不断成熟和产业链的不断完善，5G车联网2020年开始将迎来全面爆发。本文聚焦城市5G-V2X环境下无人驾驶车路协同技术进行深入研究，特别是关键技术——无人车车道检测器的设计。为解决城市复杂环境中无人车快速可靠感知路面主导航标识——车道线问题，提出一种新型视觉检测器设计方法，可有效缓解感知系统实时性和精度相互制约的矛盾。借鉴自校正自适应控制系统理论的思想，设计出一种自校正闭环道路视觉检测器架构，并提出一种基于多尺度IPM图（（Inverse Perspective Mapping））自适应边缘提取的新型检测器算法，可以适用于强光、弱光甚至昏暗空间环境。视觉检测器的性能指标设计以某城市智能网联汽车及车地协同系统需求为导向，以满足城市地上、地下各种类型道路自主导航为目标。选择目前全世界范围内公用的加州理工车道数据集作为本文算法测试和验证的平台。实验结果及道路实测结果均表明，在多尺度IPM道路俯视图ROI区域检测车道线不仅可有效解决传统利用Hough变换检测车道线时干扰点多、车道线拟合困难的难题，还可大幅提升系统实时性，算法处理速度比在前视图直接检测车道线快近10倍。该检测器的设计与实现使自动驾驶技术得到本质提升，必将有助于智慧交通系统的快速建设发展。
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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。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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