钒液流电池中电堆与电解液是核心组成部分。钒液流电池主要由功率单元（电堆）、能量单元（电解液等）、电解液输送系统、电池管理系统、储能逆变器等组成。
本篇报告系统梳理了全钒液流电池全产业链的发展及上下游公司情况。本篇报告系统梳理了全钒液流电池全产业链的发展及上下游公司情况。
从整体发展趋势来看，储能技术正朝着高安全性、长循环寿命、低成本、高能量密度方向迈进。抽水蓄能以长寿命、运行成本低以及安全性方面的优势，前期取得了较大规模的应用，但存在初始投资成本高、需要地理资源等限制。而电化学储能凭借建设周期短、地理位置限制小、成本持续下降等优势，正逐步成为装机主流。
建议关注受益海风发展、单位用量提升的零部件环节：1）大型化淘汰落后产能，码头资源构建进入壁垒的塔桩行业；2）空间广阔、龙头格局稳固，且产品持续迭代的海缆行业
我们认为，风光运营商具备成长+防御属性，估值低。在经济增速放缓、流动性改善背景下，业绩增长稳健，有望取得超额+绝对收益。
介绍电力人工智能及其应用现状，深度解析数据驱动的电力系统稳态评估与控制，最后聚焦人工智能大模型最新进展。
电池材料产业链23年来资本开支逐渐结束，产业链单位盈利逐渐接近底部，本轮产业出清后，我们看好盈利见底且与同行有着盈利差的龙头，此外，随着全球化布局的实现有望提示估值和单位盈利。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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