为加快推动智能制造发展，工业和信息化部会同有关部门起草了《“十四五”智能制造发展规划》（征求意见稿）（见附件），现面向社会公开征求意见。如有意见或建议，请以书面或电子邮件形式反馈。征求意见截止日期为2021年5月13日
通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。我公司对维修维护的设施设备的使用性能负责，在维修维护过程中严格执行技术规范，保证设施设备的性能符合相关技术标准要求。在维修维护间，我方应对设施设备可能存在的故障隐患做出评估，并进行恰当的预防性处理，以保证设施设备的安全运行。若故障隐患超出维修维护范围的，及时书面通知客户，并提出消除隐患建议。
“数字城市”（英文：digital city） 以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础，以宽带网络为纽带，运用遥感、全球定位系统、地理信息系统、工程测量技术、仿真-虚拟等技术，对城市进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述，即利用信息技术手段把城市的过去、现状和未来的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现。
“中台”概念这几年非常火，特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构，把“中台”的热度又上升到另一个高度，甚至有这样的声音， 90 年代不做 ERP 会死，现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里，也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设，也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目，经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇，和大家分享一些思考。
1、通过浅析工业机器人发展历史，我们发现德国与日本工业机器人行业发展成功离不开三要素，缺一不可。1）劳动力短缺是工业机器人产业发展的核心原动力。2）强劲的下游需求是工业机器人发展的推进剂。3）政府政策的支持与引导是工业机器人发展的强力后盾。 2、我国现状与日德两国工业机器人发展初期极其相似。1）人口老龄化加剧，劳动力供给下降而成本攀升，我国劳动力成本已与工业机器人成本相当。2）随着我国人口结构发生变化，下游行业亟需升级，包括汽车、3C、金属加工、家电、食品等行业产线自动化改造和升级需求巨大。3）我国提出制造 2025 顶层设计及配套文件支持工业机器人发展和产业转型升级。“天时、地利、人和”，我国工业机器人产业将进入高速发展期。
电子商务是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网、企业内部网和增值网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化；以互联网为媒介的商业行为均属于电子商务的范畴。
TPM倡导全员参与,引导员工自主管理，追求最高的生产效率,努力实现故障为零、事故为零、缺陷为零、浪费为零的管理目标。是用停机时间反映设备的运行状态。统计时间开动率主要是严格区分设备计划内停机时间与设备计划外停机时间，并通过减少和控制设备计划停机时间来提高设备利用率，通过减少和控制设备计划外停机时间来提高时间开动率。
2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放SG商用牌照，中国正式进入5G商用元年。由于5G的速率提高、延时降低，其网络基础设施的使用，将极大地推动物联网、人工智能、远程操控等科技领域的高速发展。与4G相比，5G应用场景将从移动互联网拓展到工业互联网、车联网、物联网等更多领域，能够支撑更大范围、更深层次的数字化转型。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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