环保行业具有弱周期性和进入壁垒较高两个主要特点： 弱周期性 ？ 环保行业与宏观经济相关性较小，属于弱周期性行业 政策驱动 ？ 环保产业的需求变化取决于产业政策，发展速度与国家制定的环保标准以及政策执行的力度密切相关 ？ 付款人很难界定，具有较强的外部性，这使得其产业发展必须有政府的干预和调控；一些社会事件如雾霾事件、原油泄漏等也会对环保行业产生较强的驱动作用
近几年，智能变电站的建设主要是试点工程,重点研究新技术及新设备的工程化应用,发现了很多工程实施方面的问题,为以后的推广应用积累了很多宝贵的经验。这些问题主要体现在智能变电站新技术及新设备的工程应用中,缺乏适用的测试和运行维护方面的规范,以及相应的测试方法、设备,无法有效保证设计、工程实施、运行维护等环节的正确性,难于提高智能变电站的建设效率。
高比例新能源接入能源系统带来的强不确定性使系统内部优化运行变得困难，同时可能导致不确定性风险外溢，从而影响到上级电网稳定运行。为此，提出了一种基于共享储能站的多能互补微能源网系统外衍响应双层协调优化策略。首先，构建了微能源网系统能源设备运行模型，并提出了共享储能站运行方式和盈利机制。其次，以微能源网系统运营商为上层，共享储能站运营商为下层，建立考虑2个不同利益体的双层协调优化模型。然后，通过Hong的(2m+1)点估计法量化风光不确定性，并利用基于KKT条件和Big-M将双层非线性优化模型转化为单层混合整数优化模型。最后，仿真结果表明该策略能有效防止风光不确定性风险外溢，减少了微能源网运营商6.3%的运行成本。
数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
打造衔接高效的综合客运枢纽城市。加强广州、深圳等市轨道交通与机场规划布局的衔接,携手香港、澳门建设具有国际影响力的粤港澳大湾区客运枢纽集群。推进粤东城际铁路网建设,
针对现有箱式变电站（以下简称箱变）实时就地监控功能单一，集中监测与控制等远程运维功能不完善等问题，提出了基于物联网信息集成的箱变运行状态在线综合监控系统设计方案。系统包括现场层、平台层和展现层。现场层以箱变综合监控装置为核心，用模块化的设计思想，实现箱变多种监测信息的采集、分析、显示、控制、报警等功能；平台层为整个系统的协调调度中心，由多种微服务组成，实现对现场层数据的采集、存储以及与表现层数据的交互等；展现层主要用于接收用户请求，响应数据显示，为用户提供与机器交互的接口。实际应用结果表明，该系统在箱变监测方面实时性强、智能化水平高，有效地提高了箱变的运维水平，极大地提升了箱变运行的安全性，是一种柔性强、成本低的方案。
本系统是把电子标签附在精神病患者身上，对精神病患者的位置和信息进行管理，在医院病房里精神病患者移动到非许可的地域时，跟踪其位置而触发报警铃，从而确保精神病患者的安全。位置信息主要通过固定在通道（如门，走廊口）处的reader来收集并以无线或有线方式传输到内部LAII网络后至服务器，最终实现实时管理信息。
针对数字化产品定义, 从数字样机到数字孪生的发展过程进行综述, 以更好地理解数字孪生的内涵. 首先 以空中客车公司为例介绍数字样机内涵的演变, 论述数字化产品定义发展的本质； 然后对数字孪生最新研究动向进 行归纳, 详述数字孪生概念的定义, 辨析了数字孪生与赛博物理系统的异同, 进而论证了数字孪生与数字化产品定 义的关系； 最后指出实现数字孪生的关键支撑技术.
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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