英文全称:artificialinteligence(人工的、人造的智能)，简称 A1。 定义:人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。 目的:使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
随着大量的高频电力电子设备接入电网系统，基于CPU实时仿真器由于串行计算的原因难以实现更小步长的仿真计算，采用基于现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）与CPU混合步长仿真逐步成为研究热点。然而在含有大量分布式电源的电力系统中，FPGA的资源消耗成为了仿真规模的限制因素。针对这一问题，提出了一种适用于CPU-FPGA联合实时仿真的资源优化方案，搭建了电力系统暂态联合实时仿真平台。以双馈风电系统为例，将整个系统划分为CPU部分与FPGA部分，两部分之间以千兆以太网进行异步通信，在FPGA部分内使用优化后的仿真流程以此降低对硬件资源的占用率。最后，通过实时仿真结果与Simulink离线仿真和传统仿真模型进行比较，证明采取该方式能在保证仿真精度的前提下有效减少对FPGA资源的消耗。
2024年7月13—14日，IET与清华大学、怀柔实验室、中国电气装备集团在上海联合举办了第20届交直流输电国际会议(ACDC 2024)，ACDC2024围绕构建新型电力系统的基础元器件、关键装备、重大交直流输电工程等议题，对交直流输电领域的前沿课题、产业动态和技术发展趋势展开讨论。
快速、准确定位强迫振荡源对抑制电力系统强迫振荡意义重大。报告首先介绍数据驱动的电力系统强迫振荡频率估计及强迫振荡分量提取方法；然后，从时频域和频域两位维度出发，对耗散能量流扩展，实现强迫振荡源多维度协同定位；最后，充分计及电力系统量测信息相关性，提出数据驱动的强迫振荡源多通道定位方法，以提升强迫振荡源定位精度与效率。
一个城市的历史遗迹、文化古迹、人文底蕴，是城市生命的一部分。要把老城区改造提升同保护历史遗迹、保存历史文脉统一起来，纪要改善人居环境，又要保护历史文化底蕴，让历史文化和现代生活融为一体。
智能电厂定义:广泛采用现代数字信息处理技术和通信技术的基础上,集成智能的传感技术及执行。 控制和管理,使电厂达到安全,高效,环保运行.
数字孪生关键技术:基础支撑(结构数据、运行数据、传感数据)、模型构建(物理、数据驱动模型)、仿真分析、数据互动(数据采集、传输与处理)功能应用。
高比例分布式能源接入、产消者和虚拟电厂快速增加、电动汽车规模化增长，造成源荷不确定性增大随着分布式可再生能源发电技术的发展和生产成本的降低，中国分布式光伏和风电的总装机容量大幅增加。
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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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