能源危机和环境危机实质上是技术危机，而重大技术创新可以引发行业变革。就像页岩气技术的成功，让美国从油气进口国变为出口国，甚至全球能源供应中心都将向西部转移，就是最好的证明。 常规油气开采难度越来越大，大量非常规油气的发现。 除了油气生产技术的创新和改进，ICT技术成为不可缺少的部分
灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。
随着光伏渗透率快速增加,光伏出力随机波动与预测误差引起电力系统功率不平衡。为维持电力系统可靠性,调度部门不得不增加备用。针对含多光伏电站联合系统,文章建立了多光伏互补模型,降低系统有功出力波动和备用容量需求；为了满足备用约束条件且充分利用光伏发电,提出混合差分进化算法以求解光伏出力最优设定值。计算结果表明,该文所提多光伏电站互补模型和最优出力设定值算法,可以有效降低备用容量需求。
目前的电力系统、应用和架构无法满足对未来电网和发电系统的管理。大多电力企业的系统和流程还未进行智能化升级，无法高效地应对复杂环境，更遑论安全性和灵活性。未来电力企业的诸多关键运营能力如现场管理、资产管理、停电管理等均依赖洞察、可视化、远程管理、自动化和基于系统的动态协调等。对于许多电力企业而言，对电网和电力流动的管理尚未实现动态决策支持。很多电力企业仍通过人工流程进行数据管理，过大的安全裕量导致高成本和低可用性。未来，数据分析、人工智能和智能自动化将成为电力企业的必备能力。
智能网络大数据分析平台致力于成为客户网络及业务安全的主控中心，通过智·源平台进行网络风险和业务健康度的态势呈现、分析、预测和处置。
工业物联网的主旨是将“实物”连成网络，并捕获这些“实物”的运行及关联数据，从而控制它们并优化其操作。这开启了创新性地使用各种新兴及成熟技术的大门，进而共同实现了数字化转型的诉求。本文对15项新兴技术及其在数字化转型中的主要应用场景进行了概述。
①在外部网关处部署流量探测装置，记录所有敏感数据调用接口，形成数据对外流动的整体视图（发现） ②持续监控数据访问，结合大数据分析等技术形成数据访问的模式及风险等级（发现） ③依照风险等级一一确认接口对数据访问的必要性，对于不符合调用规范或超出范围的情况进行整改，最终固化接口的数据使 用行为（定义） ④持续进行监控，持续发现不符合固化模式或新增、修改的接口（应用、测量监控）
本实用新型涉及楼宇对讲设备技术领域，具体是一种用于楼宇的智能对讲设备，所述对讲机面板的前表面位于上方位置处设置有摄像头，且对讲机面板的后方设置有防护板，所述对讲机面板的表面位于摄像头的外侧位置处开设有凹槽，所述摄像头的前侧设置有防护壳，所述防护板的上方位于外侧位置处设置有活动挡板。本实用新型设计新颖，防护效果好，如遇雨天，可将活动挡板向下拉，滑杆于滑槽的内部滑动，使得活动挡板逐渐倾斜，移动至对讲机面板的前侧，防止雨水飞溅至对讲机面板的表面，对设备造成损坏，因活动挡板采用透明PP材质，故不会影响设备的正常使用，同时，防护壳可对摄像头进行进一步的防护，且拆装方便。
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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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