我国流程行业正处于转型升级的过程中，对流程行业智能工厂相关国际组织及技术成果进行研究，无论是技术引进合作，还是判断技术趋势均具有重要的实际意义。本文梳理了流程行业智能工程相关行业组织及其近期技术成果，穿插了主要国际标准规范，力图整理出流程行业从自动化、信息化向数字化、智能化转型的发展脉络和技术趋势。
Aspen围绕流程工业工厂的生命周期开发出工程软件、制造软件、供应链管理软件、资产绩效管理软件四类主要工业软件产品，覆盖从工厂的初期设计，到原材料管理与流程优化，以及对工厂运行情况的实时掌控等方面。
在IT技术飞跃发展的年代，流程工业自动化的传统控制系统DCS正在步入“老态龙钟”。它的封闭性和专用性，极大地阻碍了OT与IT的深入高效的融合。 一个幽灵正在接近工业自动化的传统地盘。它巨大的潜力，将致使工业自动化厂商长期保有的业务模型变得日趋陈旧，不得不升级和转型。它还会要求厂商采用正在如潮水涌来的软件技术和来自云计算领域的实践。可以肯定的是，这一颠覆将被几乎整个新的软件技术，而非硬件技术所驱动。当这一颠覆第一次冲击连续过程自动化的时候，这些新颖的软件技术的力量和价值，将推动流程工业以及其新兴的业务模型进入许多其它的领域，包括工厂自动化FA和工业物联网IIoT。驱动这一颠覆的一个重要因素就是软件应用的容器化（containerization）。
流程工业主要包括化工、冶金、石化、造纸、电力等行业, 其生产过程中, 原料通过化学、物理、相变等反应或变化, 经连续加工生成新的物质。流程行业不仅为机械、军工等领域提供原材料与电力能源支持,也是国民经济与人民生活的重要保障。因此, 流程工业生产不仅对企业至关重要, 也是我国国民经济和社会发展的重要支柱产业, 在保障国家重大工程建设和带动国民经济增长等方面起着不可替代的作用。
流程工业包括了石化、炼油、化工、制药、造纸、治金、采矿、电力、食品加工等是在知识经济时代的21世纪的国民经济中占主导地位的行业。 全球500强行业中，流程工业企业有70余家，占15%，其营业收占总收的16.5%。 我国流程企业年产值占全国企业年总产值的66%，流程工业的发展状况直接影响国家的经济基础，因此，流程工业是国家的重要基础支柱产业。
近年来，随着欧盟“人脑工程”和美国“BRAIN 计划”的开展，脑科学的新型方法和手段得到了快速发展。美国国立卫生研究院还于 2012 年启动了耗资 3000 万美元的“人脑连接组计划”（HCP）。 在中国，脑计划则在蒲慕明等专家的推动下有望于今年启动，这将是一个由中国科学家主导的国际大科学计划，新的机遇之中最引人注目的就是与人工智能的结合。
随着近年来打车、同城配送、社区团购浪潮来袭，一个热门岗位诞生了：运力运营。这是一个很新很抢手的岗位，成为xx买菜、xx到家、xx超市等的刚需。 但每个公司对运力运营的理解不一样，甚至不少公司对其工作职责不清晰。今天，就跟着专业的小河老师来看看，如何做专业的运力运营。
应用于物联网的光纤布里渊传感系统设计
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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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。
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