MCP不像传统的协议定义，它没有一个确定的数据结构。它的核心是通过自然语言描述清楚有哪些MCPServer，承担什么作用,有哪些MCPTool,承担什么作用，然后让大语言模型通过推理去选择最合适的MCP Server以及MCP To0l。所以它的核心本质上还是提示词工程。
随着新能源装机比例的增加，新能源场站调频调压等调节能力日益受到重视。针对配置储能的新能源场站一次调频、功率平滑以及调压协调控制问题，利用聚类算法得到储能平抑波动功率需求，设定风储各自调频备用功率以及储能电站调压备用功率；其次，利用储能剩余有功功率与荷电状态（SOC）修正储能一次调频有功出力；之后，基于储能无功裕度以及电压偏差紧急程度对储能无功-电压下垂系数进行修正；最后，以优先保证调频效果为目标，提出储能平抑波动、一次调频和调压的储能多功能协调运行策略。基于Matlab/Simulink进行仿真验证，对储能平抑波动与一次调频、储能平抑波动与调压以及3种功能协调运行分别进行了仿真工况分析，结果表明，所提多功能协调运行策略可在储能平抑风电波动工况下促进电网频率、电压以及SOC恢复。
在大规模多时刻配电网重构（distribution network reconfiguration，DNR）问题中，大量待优化的开关严重降低了配电网重构的求解效率。针对此问题，提出了一种压缩开关候选集合的分布鲁棒配电网重构模型，该模型分为2个阶段，第1阶段以最小化系统有功网损为目标函数，使用最优匹配回路流法压缩开关候选集合，第2阶段以最小化取电成本和开关动作成本之和为目标函数，并构建以电源点容量为限值的机会约束，采用基于Wasserstein球的分布鲁棒方法处理分布式电源的不确定性，利用对偶转换方法对目标函数中的最坏情况期望和机会约束进行确定性转换，将模型转化为一个混合整数二阶锥规划问题。最后，对33节点和辽宁盘锦45节点系统进行了数值实验，证明了所提模型能够有效提升计算效率，与鲁棒模型和随机规划模型相比，决策者可以通过改变样本数量和置信度来调整模型的经济性和保守性。
本文针对直流微电网混合储能系统的储能变流器，提出了一种基于混合势函数理论的线性自抗扰控制参数整定方法。通过储能变流器电压外环控制模型，得到储能变流器的高频增益。并对含混合储能系统、恒功率负载的直流微电网进行稳定性分析，得到考虑扩张状态观测器带宽的混合势函数判据。
汽车智能化与无人驾驶将使汽车产业链向产业链后端延伸，并由移动出行环节与智慧交通产业相交汇，智慧停车产业将成为未来移动出行、智慧城市与智慧交通的重要组成部分，也将成为智慧城市的重要基础设施与重要产业
柔性度是衡量配电网的柔性化程度的新指标。本文改进了现有的柔性度定义，计及了柔性区规模和柔性潮流控制量间的权重。通过量化分析典型接线模式和IEEE RBTS-Bus4算例的大量柔性度和DG消纳率数据，发现了柔性化对DG消纳的影响规律。
理论线损是根据电网设备参数、运行数据以及潮流和负荷分布理论计算的线损，通过准确地了解电网中损耗的构成，可以为挖掘电网企业的降损潜力提供可靠依据。
本文提出了一种融合群体智慧的分布式智能电网高效发展闭环管理策略，相比于现有分布式智能电网发展建设体系能够综合考虑项目各方面影响因素、合理对建设投资项目进行评分，有助于分布式智能电网规划管理的精益化提升。
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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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