DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
上篇文章中，给大家分享了一个使用 Dify+RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例，过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节，比如：HTTP 请求的数据存在哪里？ IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify？以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源（IoT, CMMS, MES, ERP）的智能查询。
准确预测电池老化对于缓解电池使用过程中的性能下降至关重要。虽然汽车行业认识到利用现场数据进行电池性能评估和优化的重要性，但其实际实施面临着数据收集方面的挑战，并且缺乏基于现场数据的预测方法。为了解决这个问题，我们从 60 辆运行了 4 年以上的电动汽车中收集现场数据，并开发了一种基于统计特征的稳健数据驱动方法，用于锂离子电池老化预测。所提出的预处理方法集成了数据清洗、转换和重建。此外，我们还引入了多级筛选技术，以从历史使用行为中提取统计特征。利用机器学习，我们准确预测老化轨迹和最差寿命的电池，同时量化预测不确定性。本研究强调基于现场数据的电池健康管理框架，这不仅为船上健康监测和预测提供了重要基础，也为电池第二寿命评估场景铺平了道路。
在轴承故障信号中既包含轴承转动声音，又包含场景中的其他噪声信息。如何聚焦轴承转动的时域特征和频域特征，降低场景噪声的干扰，是我们需要解决的问题。
1 Python 入门学习 2 数据集学习和预处理 3 深度学习入门与实战 4 信号处理基础 5 深度学习和信号处理进阶 6 轴承故障诊断模型全家桶 7 论文学习与资料分享 8 写作技巧与科研创新
从图表数据来看，2026 年 1-2 月全国新能源汽车市场呈现明显下滑态势。1 月销量 56.6 万辆，同比下降 19.77%；2 月销量 43.1 万辆，同比降幅扩大至 34.87%，两个月累计销量 99.7 万辆，较 2025 年同期的 136.8 万辆下滑 27.08%，跌幅显著。这一趋势反映出市场需求端的疲软，可能受宏观经济环境、 消费信心不足、前期补贴退坡后市场透支等因素影响。
这份报告内容翔实、结构清晰，是一部值得深入研读的佳作，对国际政策制定具有较强的参考价 值。报告选题精准把握了时代脉搏，兼具主题前沿性、实践可行性和现实敏感性，为读者理解全球态势、 把握未来走向以及明确应对策略，提供了深刻的洞见。
Facebook 作为全球社交媒体的巨头，对于跨境电商独立站的运 营者而言，无疑是一个极为重要的流量平台。但如何利用好 Facebook 这一平台进行广告营销，则是许多卖家的困扰之处。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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