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中国能源与排放趋势2025年12月简报

全社会发电量*同比增长约为7.7%,规模以上电厂发电量增长2.7%,表明新增发电主要来自不纳入工业统计口径的太阳能和风电装机。继10月出现阶段性增长后,11月煤电发电量同比下降5.5%,而气电同比增长11%。2025年前11个月,火电发电量累计同比下降0.7%。清洁能源方面,太阳能和风电发电量同比分别大幅增长49.5%和37.4%;水电同比增长17.6%,核电同比增长4.4%。

  • 2026-01-23
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2026原材料铜行业简析报告

铜作为具有优异导电性、延展性及耐腐蚀性的基础工业金属,广泛应用于电力、建筑、家电及交通运输等关乎国计民生的核心领域。中国作为全球最大的铜消费国和精炼铜生产国,虽然在中游冶炼加工环节具备强劲实力,但上游铜精矿仍高度依赖智利、秘鲁等国的海外供应。受全球宏观需求提振与库存持续低位影响,铜价在2025年底一度突破每吨90,000元人民币的历史高点,展现出显著的"超级周期"特征。

  • 2026-01-23
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IT自动化运维管理平台解决方案

日志、备份文件等根据业务需求超过保存周期,可通过脚本定时清理或迁移至目标服务器日志、备份文件等根据业务需求超过保存周期,可通过脚本定时清理或迁移至目标服务器日志、备份文件等根据业务需求超过保存周期,可通过脚本定时清理或迁移至目标服务器

  • 2026-01-16
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工控网络安全“双评合规”解决方案

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  • 2026-01-14
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智慧文游解决方案

根据XX全域旅游发展现状,以通过国家全域旅游示范区验收为目标,本着产业整合、资源整合、查漏补缺、复用优先.降低成本为原则,让一流的硬件配上一流的软件

  • 2025-09-25
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中服云工业物联网平台及数字孪生技术在汽车变速箱制造空压机应用

汽车变速箱作为汽车动力传输的核心部件,其制造过程涉及精密加工、装配等多个关键环节,对设备稳定性和供气质量要求极高。当前汽车变速箱制造行业正面临以下挑战: 1.设备效率与能耗问题:空压机作为变速箱制造中的关键动力源,其运行效率直接影响生产成本。传统空压机控制方式能耗高、响应慢,无法满足精密制造对供气稳定性的要求。 2.设备维护与故障处理:变速箱制造中使用的空压机数量多、型号杂,传统的定期维护模式不仅成本高,而且难以提前发现潜在故障,导致非计划停机频发。 3.生产工艺优化需求:随着汽车行业竞争加剧,变速箱制造工艺需要不断优化,而传统控制系统难以实现对供气参数的精准调节,限制了工艺改进空间。 4.数字化转型需求:汽车制造企业正加速数字化转型,但空压机等基础设备的数据采集和集成仍存在困难,成为智能制造的"数据孤岛"。

  • 2025-09-18
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刘敦楠 基于电力商品经济属性的电力市场标准化设计

华北电力大学刘敦楠教授作了题为“基于电力商品经济属性的电力市场标准化设计”的主旨报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!

  • 2025-10-09
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中国经济轨迹: 解读宏观经济趋势与结构性改革

中国经济在2024年因财政支出减少和房地产市场深度调整而导致总需求显著减弱,但随着包括化解地方政府隐性债务的财政计划及适度宽松货币政策在内的政策组合拳的深入实施,中国经济从2024年四季度起恢复了一些增长势头,且这一势头延续到了2025年。短期看,这些措施支撑了2025年前几个月稳健的国内生产总值(GDP)和工业产出,这得益于房地产市场初现企稳迹象和居民消费的韧性。然而,持续的低通胀、谨慎的民间投资以及美国关税带来的外部风险加剧,凸显出宏观经济复苏根基尚不牢固,容易受到新的不确定因素的冲击

  • 2025-09-10
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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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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