介绍“营配协同调”的基本概念及其应用场景，分享南方电网数字化转型经验。中国南方电网有限责任公司成立于2002年12月，属中央管理企业，负责建设和经营管理南方区域电网
2023全球能源互联网大会上，中国工程院院士贺克斌作了题为《碳中和背景下可再生能源倍增式发展：机遇与挑战》的主旨报告。
本报告将从多个维度探讨中国“双碳”目标，包括政策架构、路径分析、当前政策法规发展等，同时探索国际碳中和趋势和国际先进经验，分享跨国企业助力中国实现“双碳”目前的实践案例，提出政策建议和企业发展建议。
本文件的宗旨是响应国家2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和的目标要求，助力零售企业建立与完善碳管理体系，探索减排空间，进一步提高零售企业碳管理效率和水平，同时带动价值链上下游低碳发展，最终实现零售企业碳中和。
利用碳账户建立多情景碳排放管理体系---广碳所李原,利用碳账户建立多情景碳排放管理体系---广碳所李原,利用碳账户建立多情景碳排放管理体系---广碳所李原
从消费互联网到工业互联网：传统产业面临着改造升级，新技术、新模式、新业态、新产业不断出现，过去二十年，消费互联网格局已定，未来十年，工业互联网将蓬勃发展
显存压力大：每块GPU上存储一份完整模型，造成冗余，模型参数量增加导致显存的压力增大 ？ 互联压力大：Server需要与每个Worker进行梯度传输，带宽成为整个系统计算效率的限制因素
全球机器人行业的发展经历了萌芽阶段（20世纪40-50年代）、初级阶段（20世纪60-70年代）、迅速发展阶段（20世纪80-90年代）、智慧化阶段（21世纪初-至今）等四个阶段。 ？ 当前阶段，随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化、智能化、通用化趋势日益明显。 ？ 在日本，机器人的关键性部件—减速器是遥遥领先的，并且已经形成了技术壁垒；德国则在原材料、本体零部件具有很大的优势；美国当前在人形机器人方面、机器人AI技术方面引领潮流。
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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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