企业数字化转型路径及实践企业数字化转型路径及实践企业数字化转型路径及实践
我国将主攻智能制造加速互联网和传统工业融合
随着信息通讯技术与经济社会的交汇融合，引发了数据呈现爆炸式增长态势，数据已经成为国家的重要性战略资源，被誉为 21 世纪发展的“钻石矿”。在国家政策的积极推动下，大数据交易的概念逐渐落地，多种形式的大数据交易平台不断涌现，为满足经济社会对大数据的服务需求奠定了很好的基础。但是目前大数据交易市场还处于发展初期，发育还不够完全。因此，大数据联盟由拥有不同类型数据和处理技术的相关企业组成，将各自核心资源进行整合，通过数据共享的方式，为社会提供数据服务，是大数据交易市场的又一种服务模式，对完善大数据交易市场起到重要作用。
云制造通常需要云端资源协作完成一项任务,为了进行云制造任务的分解,以实现合理的资源匹配,文中首先充分考虑了云环境下的任务属性,研究了基于物元模型的任务表达方法；其次,对传统的顺序任务分解方法（OTD）进行改进,来修正不可行解来获得可行解,增加了解的多样性,避免了分解失败重新启动分解程序而消耗的时间和精力；最后,以固定卷扬式启闭机的云环境下制造任务为例,对所研究的方法进行了验证。
智能电网在遭受信息攻击后，如何根据量测数据的变化规律，准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段，提出一种基于Extreme Gradient Boosting （XGBoost）算法的智能电网信息攻击识别模型。基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法，对量测数据进行平衡处理，解决攻击事件样本的不平衡问题。提出最大相关-最小冗余（MRMR）特征选择方法，提取信息攻击事件最优表征特征子集，降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。设计XGBoost分类器，对3种攻击状态和正常状态进行分类识别，采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证，所提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度，且具有较好的泛化性。
基于博弈论与控制论的多智能...CPSs层级化安全防护研究
人工智能（AI）技术的教育应用给教师教学带来前所未有的变革，从智能教学环境、“AI+教学法”的创新到教学内容表征形式的智能化，AI 的影响日渐广泛， 但同时也伴随一系列极具挑战性的伦理问题与伦理风险。 进入智能化时代，教师扮演着新的角色并面临更加复杂的 AI 应用伦理问题，这需要重构教师的知识结构。为此，基于 TPACK 概念框架，将伦理知识作为一种新的教师知识构成要素引入，提出并构建了“AI+学科教学”伦理知识框架（AIPCEK），即教师的基本知识构成包括教学知识、学科知识、AI 知识和伦理知识。在原有 TPACK框架基础上，生成新的融入伦理的复合型知识形态：教学伦理知识（PEK）、学科伦理知识（CEK）、AI 伦理知识（AIEK）、学科教学伦理知识（PCEK）、“AI+学科”伦理知识（AICEK）、“AI+教学”伦理知识（AIPEK）和“AI+学科教学”伦理知识（AIPCEK）。 AIPCEK 继承了伦理知识所具有的复杂性、情境性、实践性、协商建构性和多元化等特点，其发展模式有三种：AIPCEK 发展的金字塔需求模型；基于在线实践社区的教师 AIPCEK 发展模式；基于项目驱动的 AIPCEK 发展模式。AIPCEK 的提出，有助于揭示智能时代教师知识结构新的特点及伦理内涵，为教师专业发展提供理论基础，为教师的知识结构研究及教学实践，提供一种新的分析框架。
近年来，随着科学技术的进步和测试技术的发展，对扭矩传感器提出了更高的要求。工程和实际中，许多情况下必须控制和知道扭矩的大小。本文是在对比多种传感器的基础上针对其他扭矩传感器的缺点，研制开发了- -种结构简单，工作稳定的新型高精度应在式扭矩测量仪。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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