全球电力需求在2020年经历小幅下降之后，已连续两年恢复增长。2022年全球电力需求同比增长约2%，与新冠疫情爆发前5年（2015—2019年）平均增长率（2.4%）基本持平，明显低于2021年增长率（6%），其原因在于：尽管新冠疫情态势趋于稳定，全球经济复苏导致能源需求增加，但俄乌冲突引发全球能源危机，天然气和煤炭等能源产品价格飙升，电价也随之大幅上涨，抑制了大多数地区的电力需求增长。
随着中国优化调整疫情防控措施，人口流动与商业活动逐步重启，全国经济将于2023年迎来回升，为全球经济复苏注入动力。中国2023年经济增速预计将从2022年的3%提升至5.2%。对中国和世界而言，这是一个好消息。预计2023年中国经济将对全球经济增长的贡献将达到四分之一。即便如此，中国经济发展仍面临着重大挑战。房地产业收缩将继续进一步拖累经济，新冠病毒变种带来的不确定性也仍旧存在。长期看来，人口衰退和生产力增长放缓都将成为经济增长的阻力。
化肥装置中“五大核心设备”的离心式压缩机及汽轮机，需要建立先进的机组运行状态监测及故障诊断系统，及时发现大机组故障的早期征兆，提前预知设备潜在异常和隐患，及时将隐患消除在萌芽状态。
智能制造推动工业控制系统向数字化、网络化方向发展，实时性、高速、高精的EtherCAT 现场总线广泛应用于各领域的工控系统中。工业自动化水平的不断提高，对工控系统的易操作性、开发的敏捷性提出了更高的要求，具有良好图形用户界面和完善软件开发工具的 Windows 系统逐渐应用于工控领域。因此，Windows 系统与EtherCAT 现场总线结合成为工控领域新的研究热点。本文旨在开发一种基于Windows 平台具有实时通信能力的 EtherCAT 主站系统，论文的主要研究内容如下
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.
随着AI，大数据，云计算等技术的发展，安防正从传统的视频监控走向智能安防，从传统的防控辅助系统 走向效率提升的生产系统，智能安防走向千行百业。在走向千行百业的进程中，不同行业对于覆盖的纵深要求 不断提升；为了获取更多的细节信息支撑决策分析，对于视频图像全天候高清化越来越高，4K/8K图像成为主 流，对于网络上行带宽的要求越来越高；机器视觉技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍 需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压 力；多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高；同时防控走向深水 区，对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。
化工厂典型装置的失效原因和防腐措施一直是设备人最为关心的两个问题。今天湖北诺维德化工传动设备制造有限公司为大家重点讲解常见的腐蚀类型和腐蚀机理，同时还有石油化工设备的“一脱四注”防腐措施进行解读。
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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。
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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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