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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
  • 阅读836

动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
  • 阅读706

新型智慧城市宜居解决方案

通过新型智慧城市建设,实现灵武市数据集中和共享,对政务、产业、民生三大领域的多种城市需求做出智能响应,形成具备可持续、内生动力的安全、便捷、高效、绿色的城市宜居新形态。

  • 2025-06-03
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国网河南省电力公司 李鹏等|基于不完全量测数据的配电网状态估计方法

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  • 2025-06-03
  • 阅读257
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国网上海市电力公司时珊珊等|面向台风灾害下韧性提升的输电通道强化方法

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  • 2025-06-03
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贵州大学何涂哲秋等|基于电力云边协同的非侵入式ModbusTCP协议安全增强方法

Modbus协议是一种应用层信息交换协议,作为伴随着数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)而出现的串行通信标准之一

  • 2025-06-13
  • 阅读339
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故障预测之残差分析

在工业生产和设备运行中,故障的发生往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。因此,准确的故障预测对于保障设备的可靠运行、提高生产效率具有至关重要的意义。残差分析作为一种有效的故障预测方法,通过对模型预测值与实际观测值之间的残差进行分析,能够及时发现设备运行中的异常情况,为故障预测提供有力支持。本文将详细阐述残差分析的原理、实现方式以及在故障预测中的应用。

  • 2025-07-06
  • 阅读908

华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

  • 2026-03-30
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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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。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026中国低空经济白皮书

低空经济正快速成为全球科技创新与产业变革的新焦点。 低空经济以垂直高度1000米以下(可根据地区特点延伸至3000米以下)的低空空域为核心载体,以民用有人/无人驾驶航空器为核心工具,通过载人、载货、作业等飞行活动所带来的产业融合与经济价值,正在形成一套体系庞大、场景多元、潜力巨大的综合性经济形态。 在政策层面,中国已连续多年加速推进低空空域改革并构建系统化的政策体系,低空经济的崛起离不开政策的有力驱动。自2010年国务院和中央军委启动低空空域改革以来,中国逐步构建了完善的支撑体系:2021年低空经济首次写入国家规划,2024年《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》实施,2025年成立低空经济发展司,同年12月完成修订的《民用航空法》将于2026年7月1日起正式施行。低空经济已经从探索走向体系化、法治化、规模化阶

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2025年中国机器人租赁产业市场状况及标杆企业经营数据分析报告

机器人租赁产业是指企业通过短期或长期租赁方式向客户提供各类机器人设备使用权的服务产业。该产业业务范围涵盖工业机器人、服务机器人、特种机器人等设备的租赁、运维及配套解决方案,核心产品是机器人设备的按时计费或按周期计费的使用权。主要商业模式包括经营性租赁和融资租赁,客户可按需租赁,降低初始投入。产业关键特征在于提供灵活弹性的自动化解决方案,满足客户临时性、季节性或不具备大规模采购条件时的自动化需求,同时租赁商承担设备维护和技术更新责任。

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中国银行业2025年发展回顾及2026年展望报告

2025年,恰逢“十四五”收官与“十五五”开局的历史交汇点。面对充满挑战的内外部环境,中国银行业作为金融体系主力军和金融稳定“压舱石”坚守服务实体经济本源,严守不发生系统性金融风险底线,主动适配经济转型发展需求,深耕金融“五篇大文章”,不断加大对于国家重大战略、重点领域和薄弱环节的金融供给力度,有力支持中国式现代化建设。银行业金融机构坚持稳健合规经营,紧抓新一轮科技革命和产业变革发展机遇,持续提升治理能力、管理水平和经营质效,在复杂多变环境下稳步推进高质量发展,交出了一份难能可贵的答卷。

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