人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

2026-10-13
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2026年人工智能将如何演变

今年 10 ？，OpenAI ？席科学家 Jakub Pachocki 在？次直播中表示，他预计公司到明年 9 ？将拥有能够达到研究实习？？平的 AI 系统，到 2028 年 3 ？将拥有能够进？更？级 AI 研究的系统。我预计 OpenAI 会在明年 9 ？展示？些他们称之为“？动化 AI 研究实习？” 的东？……然？，这项技术究竟有多令？印象深刻，则是另？回事。值得注意的是，OpenAI 将其实现 AI 研究？动化进程中的第？个承诺？程碑设定为“研究实习？”，因为这个定义？常模糊。毕竟，？类研究实习？被认为会犯错并需要资深研究员的帮助，这为任何冠以该名称的 AI 技术留下了巨？的回旋余地。

2026-01-20
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转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析

转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。

2025-01-17
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指标矩阵构建

通过调研，我们通常将业务过程理解、绩效管理通过业务过程矩阵、业务绩效矩阵落地。这些内容，指导BI业务方案的设计，包括指标体系、可视化、数据等，最终通过技术将这些方案在技术工具中实现。

2025-01-17
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中小热电机组能耗指标体系构建与经济性诊断（王亚欧论文《火电机组能耗指标体系构建与经济性诊断研究》思考）

数据挖掘技术已广泛应用于传统火电行业的节能优化运行与管理，但目前基于数据挖掘的机组运行优化方法往往缺乏普遍性和实操性，针对少量典型工况挖掘得到的参数目标值，无法给予实际运行机组全面的指导。

2025-01-17
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梁少华、乔宗良：电厂智慧监盘及预警诊断平台研究（复述，能源研究与利用2023.1）

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障，且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性，从而对运行人员监控机组状态产生干扰，无法在设备故障早期阶段做出预警，就会影响运行人员的判断，造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警，是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS？系统中存储的热工过程数据，基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型，采用模块化设计，开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明，该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警，通过Web？端通知现场运行人员，真正实现了燃煤火电智慧监盘。

2025-01-17
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旋转机械转子系统常见的13种振动特性、原因及处理措施（分析详细，先收藏、再细读）

涵盖了旋转机械（齿轮箱、汽轮机、压缩机、电机以及泵等）转子不平衡振动、不对中振动、油膜涡动与油膜振荡振动、共振振动、松动振动、摩擦振动、电磁振动、流体动力激振、扭转振动、自激振动、转子偏心振动、转子弯曲振动以及拍振的特点、原因分析及处理措施

2025-01-16
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52页PPT｜智慧矿山数据中台/大数据平台一体化解决方案：基础系统中心、机电运输中心、后勤保障中心、调度指挥中心、安全服务中心

子系统烟囱式建设：企业业务系统多，数据接入困难，系统间缺乏集成。数据时效性差：从业务系统中获取数据到精准决策需要较长时间，且数据指标维度不全面。数据标准不统一：缺乏全集团统一的数据标准，导致数据孤岛问题严重。数据无法共享：各个数据平台烟囱式关系，没有统一的共享和管控体系。

2025-01-16
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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2026工业网络现状报告

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。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。