智能制造与绿色发展是当今世界的共同课题，技术与创新都离不开绿色发展。就水 泥来说，能耗、环保、智能化是当前研究热点，近年来，我国在水泥行业倾注了大量心 血，也取得了巨大成就，但仍然存在能耗、物耗较高的问题。回转窑煅烧环节是水泥生 产过程中能源消耗最大的环节，对其进行改进是实现水泥企业节能降耗的关键。目前， 该环节的节能技术种类繁多，但热效优化指导方面的研究却更为人所关注，虽然取得了 相应成果，但依然存在如下问题：第一，窑内烧成状况复杂多变，热效工况识别困难； 第二，热效建模所需的关键参数无法在线检测，导致模型建立困难；第三，烧成带温度 设定值主要是由操作员人工给出，难以保证该设定值是当前工况下的最优值，使得熟料 生产能耗、物耗较高。因此，水泥回转窑热效优化指导系统研究具有重要意义。
：在智慧城市应用过程中,提出了通过人工智能（AI）技术来进行路灯优化控制的应用技术,并对其核心算法及应用模式进行了分析与研究,将提出的技术应用于城市路灯控制中,可以显著地提升路灯的控制水平,提升电力应用效率。
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术正以极其惊人的速度发展，智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆炸式增长，工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）应运而生，成为了支持工业应用、通过智能决策提高制造和服务效率的一个有广阔前景的领域。现阶段，工业传感器和物联网设备在工业环境中快速、持续部署，物联网在智能工业应用中发挥出越来越重要的作用。然而，在物联网带来便利的同时，也因为工业传感器产生的大量数据而带来了新的挑战，各个设备对数据的采集、处理和传输提出了严格的要求。因此，在 IIoT 场景中如何能够高效地收集、处理和传输工业大数据成为当下一个巨大的挑战。
随着“工业 4.0”概念的提出，智能制造、智能物联网络以及智能信息管理系统集成，都成为了制造业中的热门研究方向。无论是应用于产业转型升级，还是开发设计，信息化和智能化都是最为核心的要素。在以车间为对象的智能 MES管理系统中，智能排程及调度功能是系统对于信息集成能力及智能处理能力的核心体现。
＜正＞机械思维驱动了工业革命,数据思维则引爆了智能革命。这是最坏的世界,也是最好的世界。当下,我们就身处一场智能革命之中,云计算、大数据、人工智能这些技术正在为各个行业迈向智能化而贡献力量。在智能技术的驱动下,我们的社会活动将会产生何种变化?我们的未来城市又会朝着哪个方向发展?以AI为代表的新技术,正在促进智慧城市的进一步发展。
随着工业 4.0 以及中国智能制造 2025 的快速推进，视觉测量方法的应用越来越广泛，而摄像机的标定精度决定了测量的精度。传统的标定方法比较繁琐，需拍摄多幅图像才能实现测量精度要求。针对上述问题，本文提出一种基于消隐点的立体视觉标定方法，拍摄两幅图像即可完成同等精度摄像机标定，大大提高了摄像机标定速度。
随着中国大力发展智能电网项目，以智能电网为建设依托的智能园区也受到了社会广大的关注。新一代人工智能技术、互联网+和大数据一体化等新兴科技的崛起，新一代智能园区已成为未来智能园区的发展方向。新一代智能园区以高起点、高要求为建设起点，旨在打 造汇集人工智能、智能电子、大数据、智能制造和新能源五大产业的新型园区。其中新一代智能园区的电网的建设，有利于实现能源的优化整合，一方面能满足园区电能终端的用户对于用能多元化的需求，引导用户进行经济合理的用电活动，响应电网系统错峰用电号召，实 现电力负荷削峰平谷，提高电气设备利用率，让电网更稳定的运行；另一方面，能有效地推动社会能源共享，实现智能电网安全经济、节能、高效的建设目标，推动社会能源建设，更好的实现能源可持续发展政策。
脑科学是生命科学最尖端、最前沿的领域，也是人类最难攻克的“科学堡垒”之一。但脑科学却是诸多前沿科技发展的基础，如人工智能、脑机接口、信息科学、仿生科学等，也是医学、教育和军事等领域发展的关键，尤其是事关人类生命健康的抑郁症、自闭症、帕金森症、阿尔兹海默症等神经性和精神性疾病，亟需脑科学的进步为其提供新的解决方案。因此，脑科学是事关国家安全和发展全局的核心领域之一。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《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
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