旋转机械是机械设备中最常见的机械系统，对旋转机械的故障诊断一直是一个热门的研究方向。振动是造成结构疲劳和机械故障的最主要的因素，旋转机械的振动会引起磨损，性能下降以及旋转部件的失效，直至造成重大经济损失或人员伤亡。对结构复杂的转子系统而言，其振动信息在传递过程中往往变得难以识别，而且实践中也很难寻找到信号的特征信息与设备故障的一一对应关系，因此利用常规的故障诊断技术来实现复杂设备故障的确诊较为困难。随着数据库技术在状态监测和故障诊断系统中应用规模、规范和深度的不断扩大，企业积累的设备监测数据越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，为基于数据分析的数据挖掘技术提供了有利条件。在数据挖掘算法中，分类与回归树（CART）算法以其高速、高准确率、鲁棒性好和直观的分类规则广泛应用于人工智能领域。在CART被提出的三十多年中，已有优化算法针对其分类准确率进行了改进，相关算法被应用于故障诊断中并带来了突破性的进展。
模型预测控制是一种先进的优化控制算法，采用滚动时域策略，通过优化性能指标确定未来的控制量。预测控制能够直接处理系统多变量和约束问题，因此广泛应用于复杂工业过程控制，成为当前工业控制中最为有效的方法之一。在工业生产过程中应用预测控制时，为实现经济性能通常采用分级递阶的控制结构，上层通过优化经济性能指标获得稳态设定值，并将其传递到动态控制层，进而采取模型预测控制策略实现设定值跟踪。然而，这种传统的控制结构忽略了动态跟踪过程中的经济性能。近年来提出的经济模型预测控制策略从控制结构出发，将经济优化和动态控制整合到一层，即直接在动态跟踪过程中考虑系统的经济性能，真正实现复杂工业过程的高效经济运行。经济模型预测控制是更为先进的优化控制策略，符合智能制造、市场驱动制造以及“中国制造2025”等下一代制造业核心理念。但同时，这种采用任意形式经济性能指标作为目标函数的经济模型预测控制策略也为其理论分析带来了新的挑战。
为符合模具设计与冲压生产智能化发展与技术要求，介绍了基于智能制造定 位卡圈冲压工艺分析、冲压模具设计过程和智能生产过程。针对产品结构特点，进行 模具设计相关计算，设计了一副能在数控冲压设备配合工业机器人进行生产的拉深一 冲孔落料一弯曲组合模具，并介绍了每套模具的结构组成和工作原理。经过RoboDK 软件仿真，该组合模具能实现智能制造生产要求。
建筑是我国目前用能增长最快的领域之一,建筑节能是"十一五"计划节能的重点领域。机车车辆研究所新办公楼设计、建设之时,积极引进智能楼宇自控系统,有效地提高了办公楼基础设施使用效率,节约了物业管理维护人员配备,并通过对中央空调等能耗大项的智能控制,有效地降低建筑能耗
展能力很强,并获得很高的灵活性和执行效率,但对软件人员的要求很高,开发的组件一定要保证其可靠性；第二层,采用VB语言开发,开发较为方便有效,对软件人员的要求不高,不会影响系统的稳定性；第三层,采用系统工具进行组态,通常由现场工程师来完成。这种分层机制确保了系统的稳定性,提高了可维护性、可扩充性,也保证了工程的可预测性,是完全符合软件工程要求的
介绍了触摸屏的基本工作原理及嵌入式微处理器PXA255,分析了触摸屏控制器ADS7846的基本结构及其坐标测量原理。结合它们的特点和工作时序,设计了ADS7846与PXA255接口等硬件驱动电路,编写了相应的驱动程序。经在开发平台下对驱动模块的安装运行,效果良好。由于Linux平台下的驱动程序具有良好的移植性,因而该驱动不仅适用于楼宇自动化系统,略作变化后还可应用于其他嵌入式系统。
能楼宇多是以高层高尚住宅为主,一般由空调控制系统、冷水机组、新风机组、送排风系统、变配电系统、给排水系统、电梯系统、照明系统等组成。各种机电设备种类繁多,位置分散。
本文针对智能楼宇环境,设计并实现无线传感网络、电力线载波网络和以太网接入的混合网络。文中的混合网络中,无线传感网络在频域和空域上分割子网,并在每个子网的接入节点进行了分布式判决。电力线载波网络将各个无线传感网进行连接,并通过以太网接入节点将信息采集并发送至Internet。本设计在保留了无线传感网优点的前提下,利用了现有电力网络布线设施,并且满足远程监控要求,同时解决了无线传感网随着节点数目增多而信号连通性急剧下降的问题。使得智能楼宇环境中组建大型无线传感网络成为可能。
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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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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