2023 年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年,是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。我国船舶工业呈现稳中向好、稳中有进、稳中提质的良好发展态势,造船三大指标同步增长,国际市场份额保持领先,收入、利润、出口全面提升,高端装备取得突破,绿色低碳化加速发展。但行业保持平稳健康发展仍面临诸多挑战。
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钢铁行业是最高排放的行业之一。在未来的三十年间,人类有67%的可能性将全球温升控制在1.5℃的全球剩余碳预算为4000亿吨CO2,而钢铁行业碳预算约占全球剩余碳预算的4.8-10.9%。如果以当前水平持续发展,钢铁行业碳预算将在5-12年内被耗尽。中国的钢铁产量占全球一半上,仍是钢铁行业脱碳的关键地区。中国钢铁企业的气候行动不仅对中国实现碳中和目标至关重要,对于全球钢铁行业的减排也有深远影响。
东软集团:数字政府建设路径洞察报告(2023),东软集团:数字政府建设路径洞察报告(2023),东软集团:数字政府建设路径洞察报告(2023)
AI飞速发展的时代,Deepseek的出现更是加速了大模型能力进化,AI Agent在大模型能力升级的推动下实现从任务执行者(copilot)向决策主体的跨越,并能够通过传感器感知其所处的环境,根据其内部状态和预设的目标,通过执行器对环境进行影响,Manus的出现让中国AI Agent迎来自己的GPT时刻。中科视语的视语坤川智能体应用平台、卓世科技的璇玑玉衡大模型及AI家庭医生服务智能体、斑头雁的BetterYeah AI Agent开发平台在此背景下应运而生,他们在不断探索AI Agent在技
为发挥多元用户侧资源协同作用,提高虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电碳联合市场收益,降低风光及电价不确定性引起的风险,提出了一种市场环境下考虑多元用户侧资源协同的VPP低碳优化调度方法。首先,基于各种用户侧资源协同作用,形成了VPP参与电碳联合市场运行策略;然后,建立VPP奖惩阶梯型碳交易模型,根据碳交易量设定不同交易区间价格,实现了碳电耦合;最后,构建VPP参与电碳联合市场的低碳优化调度模型,在模型中引入条件风险价值,衡量市场收益与风险的关系,并将模型转换为混合整数线性规划问题求解。通过算例分析,证明了该方法可以发挥用户侧资源的协同作用,有效应对风光及电价的不确定性风险,实现VPP参与市场运行的经济性和低碳性。
2023 年复盘:可再生能源装机超过火电,能源转型推动市场化改革提速。截至 2023 年三季度,全国可再生能源装机 13.84 亿千瓦,同比增长 20%,占总装机 49.6%,并超过火电装机。能源转型加速,要求适应新型电力系统的市场机制创新。电价方面,煤电容量电价落地,辅助服务政策预计明年推出;电量方面,现货基本规则落地并明确各省现货市场建设进度。
7 月 11 日,中央深改会审议通过《关于深化电力体制改革加快构建新型电力系统的指导意见》,对于我国加快建设新型电力系统具有深刻指导意义。结合当前我国电力系统发展情况,我们认为此次电力体制改革将聚焦源网荷储四个环节,深入推进市场化改革,促进电力系统安全、低碳转型与经济性之间的平衡。
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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。
十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。
调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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