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中国人工智能应用发展报告

习近平总书记指出:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的'头雁”效应”,“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。人工智能作为战略性的通用目的技术,正在重构生产要素配置方式,催生新型产业形态,其引发的“人工智能+”效应已从技术范式包新上升为驱动经济高质量发展的核心动能,其发展水平直接关系到国家竞争力强弱与现代化经济体系建设进程。全球主要经济体纷纷将人工智能纳入国家战略体系,2024年我国也首次将“人工智能+”写入《政府工作报告》,2025年政府工作报告进一步指出,要持续推进“人工智能+”行动,支持大模型广泛应用。

  • 2025-08-12
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智慧医院数字化集成系统建设方案

从"五位一体"总体布局和"四个全面"战略布局出发,对当前和今后一个时期更好保障人民健康作出了制度性安排。 《“健康中国2030”规划纲要》提出加强健康医疗大数据应用体系建设,推进基于区域人口健康信息平台的医疗健康大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用。消除数据壁垒,建立跨部门跨领域密切配合、统一归口的健康医疗数据共享机制,实现公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应、综合管理等应用信息系统数据采集、集成共享和业务协同。全面建成统一权威、互联互通的人口健康信息平台,规范和推动"互联网+健康医疗"服务,创新互联网健康医疗服务模式,持续推进覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和自主健康管理一体化的国民健康信息服务。

  • 2025-07-18
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基于混沌粒子群的双馈风电机组LVRT实测建模及暂态参数辨识

中国风电发展迅猛,占比逐年升高,正加速由“辅助电源”向“主力电源”转变。建模仿真是保障大规模风电并网安全稳定运行的必要条件,然而风电机组的控制结构复杂,控制策略具有专有性,控制参数属于机组制造商的商业机密,难以准确有效的获取,风电机组仿真模型的准确性难以保证,进而影响大规模风电并网仿真结果可信度。如何建立风电机组通用仿真模型并准确获取其控制参数已成为学术研究的难点与热点问题。

  • 2025-07-17
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应对岸上故障的海上风电多端柔直系统协调控制策略

近年来,中国大力发展清洁能源,不断优化能源结构,能源绿色低碳转型取得显著成效。其中,以风能为主的清洁能源成为政策发力点和重要发展趋势,尤其是在“双碳”目标和“十四五”规划的指引下,开发海上风电是中国推动可再生能源发展的重点领域。随着海上风电装机容量的逐渐增加,柔性直流输电技术已成为大规模远距离海上风电输送的主要途径。当岸上交流电网发生故障时,岸上换流站输出功率大幅度下降。然而,由于柔直系统的解耦作用,风电机组感受不到岸上的故障,输出功率全部注入柔直系统。柔直系统的输入功率大于输出功率,产生的盈余功率引起直流电压大幅度上升,若不采取措施,将对柔直系统造成极大的危害。

  • 2025-07-17
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国网江苏省电力有限公司曹海欧等|基于数据驱动的智能站虚回路自动生成与自主校验方法

智能电网是中国构建新型电力系统、实现双碳目标的重要举措,深刻影响着发电、输电、变电、配电以及通信、调度等各个环节。智能变电站作为智能电网的重要组成部分,近年来得到了大力建设。随着智能变电站建设规模的逐渐增大,在设计和建设过程中的问题也愈发凸显。

  • 2025-07-17
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人工智能知识工程指南

2024年政府工作报告明确提出,要“深化大数据、人工智能等研发应用,开展'人工智能+’行动”,随着“人工智能+”行动的持续推进,如何通过大数据、人工智能技术赋能数智化建设是各方关注的重点问题。数智化的核心是从数据中提炼出有价值的知识,构筑智能算法及模型,并将其赋能于机构业务、管理过程中的关键环节,实现降本增效及业务创新。作为连接“数据”和“智能”的桥梁,知识是机构员工决策、行动和创新的重要依据,同时也为大型等智能算法的开发应用提供了高质量的训练和推理资源,是大型在垂直领域应用落地的关键要素之一。

  • 2025-07-17
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智慧工地管控数字化解决方案

实时展示内部全部项目或重点项目信息、成本盈亏比、进度预警、安全预警、质量预警等数据,支持对企业内部及施工现场全生产要素、全生产周期进行实时分析监测。

  • 2025-08-12
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吴翔宇 微电网(群)分布式控制与宽频振荡问题研究

北京交通大学吴翔宇副教授作了题为“微电网(群)分布式控制与宽频振荡问题研究”的学术报告。《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!

  • 2025-07-16
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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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