工业智能是一项跨领域、跨学科、跨产业的复杂系统工程。在工业智能的探索上，我们还仅仅是完成了从0到1的阶段使命。而在从1到N的过程中，则需要更多参与者的加入，协同创新，共同经历这场没有终点的旅行。 方案目录： 1、工业大脑开放平台 2、产品能力及通用解决方案 2.1 工业互联网平台 城市级工业互联网平台 高等院校实训平台 2.2生产过程优化 生产工艺优化装置能耗优化 调度与优化-生产排程优化解决方案 知识探索-工业知识图谱解决方案 瑕疵检测-机器视觉智能检测解决方案 安全控制-产业园区智能解决方案 本地控制-AICS 2.3企业智能协同 工业可视化-数据可视化解决方案 智能协同一智慧合同解决方案 3、行业解决方案 3.1 钢铁 转炉智能炼钢解决方案 脱硫工艺优化解决方案 加热炉优化解决方案 冷轧表检定级解决方案 金相智能分析解决方案 废钢定级解决方案 热轧表检解决方案 连铸还表检解决方案 3.2 水泥 两磨一烧解决方案 水泥车智能过磅解决方案 水泥点包解决方案 水泥质量优化管理方案 3.3 固废 垃圾焚烧优化解决方案 烟气环保优化解决方案 智能管控问答解决方案 污水污泥处理优化解决方案 3.4 电力 配网虚拟调度员解决方案 虚拟设备维修专家解决方案 智能企业知识库解决方案 企业数据助手解决方案 台区线损智能诊断解决方案 能源负荷预测服务解决方案 3.5 化工 化工品控稳定性提升解决方案 化工收率提升解决方案 化工装置能耗优化解决方案 合成橡胶产品优率提升解决方案 橡胶密炼工艺优化解决方案 胎面压出工艺优化解决方案 轮胎智能检测解决方案 3.6 光伏 组建工艺参数推荐解决方案 切片工艺优化解决方案 电池片丝网印刷关键因素分析解决方案 光伏表面瑕疵检测解决方案 3.7 离散制造 销售订单预测解决方案 离散行业视觉应用解决方案 智能仓储解决方案 智能云排班解决方案 生产排程解决方案
日前，北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合多家单位发布《数字生态指数2021》报告（以下简称《报告》），全面刻画我国各地数字生态现状，以提供科学评估依据，助力国家数字经济发展和数字中国建设。 《报告》由数字基础、数字能力和数字应用构成数字生态理论框架，具体由总指数和23项分指数构成，涉及2020年全国31个省级行政区（不包含港澳台地区）以及300余个重点城市。
元宇宙:下一代互联网革命性交互形式。元宇宙是一个与现实世界平行的，可提供游戏.购物、社交等沉浸体验的开放虚拟世界。我们认为元宇宙的核心特征:社交.内容丰富性.沉浸体验、经济系统。移动互联网流量红利接近尾声，在用户数增长乏力的阶段，追求更高时长以及更高的ARPU成为重点突破指标，元宇宙即为科技公司当前重点布局的方向。梳理各厂商在元宇宙上的布局，主要集中在3个方向:1）VR/AR技术和产品开发（对应沉浸感）； 2 ） UGC 技术和产品的打造（对应经济系统和内容丰富性）；3）社交元宇宙构建（对应社交）。
生产是指人们创造物质财富的过程。从经济学角度而言，将投入转化为产出的活动,或是将生产要素进行组合以制造产品的活动。遵循既定的制造工艺与流程,将原材料加工成为设计完善的高质量产品,为目标客户与用户群体带来预期的价值的过程.
搜索一直是电商行业流量来源的核心入口之一，基于传统数据库或开源引擎虽然能 够搭建基础搜索服务，但随着商品数据的增多和业务流量的增长，难免会遇到性能瓶颈 和效果瓶颈。另一方面，随着电商、直播、云计算等技术的不断发展，越来越多的传统 零售企业正在进行互联网云上转型，特别是受近两年疫情等因素的影响，APP、小程序 已经成为零售企业重要的业务增长来源。在此背景下，如何快速搭建高效搜索服务成为 零售行业上云及转型的难题。
5G 是新一代科技革命和产业变革的代表性、引领性技术，是实 现万物互联的关键信息基础设施、经济社会转型升级的重要驱动力 量。5G商用两年来，在产业界各方共同努力下，5G发展成效显著， 技术产业能力不断提升，网络和用户规模全球领先，应用探索日益 活跃，涌现了大批优秀案例，实现了从 0到 1的突破，我国已经迈入 5G 融合应用规模化发展的关键时期。
数据源、软件框架、算力等基础设施正在不断拓展人工智能算法的开发场景。在不同研究学派的理念之下，人工智能算法和AI技术的能力边界不断拓宽，实现“AI+行业”的快速部署。人工智能正在逐步影响现实世界的生活与工作的方方面面。金融服务、电信、汽车装配、能源等高科技领域是当前人工智能应用范围最为广泛和领先的，引领人工智能行业相关应用层产业迅速发展。交通、医疗、金融、安防等领域的人工智能商业化应用正在加速落地，随之人工智能拥有大规模高质量的用户基础，给其余相关产业的智能化转型带来巨大空间。
中国智能制造上游国产化率有待提升。中国企业在智能制造硬件与软件市场赛道竞争力 较为薄弱。上游硬件层中传统硬件供应稳定， 但以高端制造所需的高功率激光器与智能传 感器为例，其国产化率较低，仍依赖国际厂 商供应。
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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。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年，中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺，更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。
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