在刚刚结束的全国“两会”中,“新基建”首次写入政府工作报告。“新基建”不仅有助于扩内需、促消费、稳增长,还将为产业发展注入数字动力,成为促进经济增长的新动能。随着‘新基建”的推进，云计算必将加快应用落地进程,在各个行业实现快速发展。
为增储上产和降本增效，未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时，将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展，筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术，具体包括：智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。
伴随着信息技术、电力技术和机械技术的几次革命性发展，工业生产经历了集中自动化生产模式 和数字化生产模式，目前正逐步向工业化与信息化融合的生产模式转型，同时与信息物理系统（ Ｃｙｂｅｒ－Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ＣＰＳ ）相吻合［ １ ］ ，因此产业资源虚拟化、生产过程信息化、制造产业服务化成为当下面向智能制造的热门研究课题。在生产模式转型的过渡期，柔性制造系统（ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ ＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓ －ｔｅｍ ， ＦＭＳ ）、计算机集成制造系统（ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅ －ｇｒａｔｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ， ＣＩＭＳ ）、全能制造系统（Ｈｏｌｏｎｉｃ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ ， ＨＭＳ ）、虚拟制造系统（ ＶｉｒｔｕａｌＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ ， ＭＳ ）、敏捷制造（ Ａｇｉｌｅ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ， ＡＭ ）、网络化制造（ Ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ － Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ， ＮＭ ）及智能制造系统（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ， ＩＭＳ ）相继被提出，制造模式主要集中于分布式、网络化、虚拟化生产框架。为提高生产系统的自治性和协同性，多智能体技术和人工智能技术相继被引入制造系统的设计研究中
企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。
5G通用技术具有加速社会经济发展的能力。历史经验告诉我们，每一项前沿技术的普及都将给社会发展和市场经济带来新的动能，技术驱动的变革不断将人类推入新的时代。蒸汽机、电力、大型机械、计算机、互联网、智能终端等改变了人类社会的生产结构、生产方式和生活方式。作为一项重要的通用技术，5G技术也将拥有和以上技术比肩的能力，将我们带入万物互联、信息交互的时代，加速社会经济的发展。
我们预计，对于大多数人，未来会与2020年1月的局势大不一样。疫情以一种出人意料的方式推动我们施行重要的变革举措。越来越多跨行业的组织在加速自己的数字化转型，不仅是为了让各自的组织运营更灵活、敏捷、高效，也为了响应急剧变化的需求和客户预期。曾几何时，许多供应链领导者都信心满满地认为自己有能力在动荡中维持运营，但事实却如沃伦·巴菲特所说的：只有潮水褪去时，我们才知道谁在裸泳。同样，高管们关于未来工作的计划讨论也只能是“关于未来”。这次疫情迫使有条不紊的“未来”计划从几年缩短为几周。
本书重点对国家先进制造业集群政策进行了梳理，对 2020 年入选工业和信息化部先进制造业集群初赛的 20 家先进制造业集群进行了分析研究。希望该研究成果能够为关注先进制造业集群发展的人士提供参考。不足之处，敬请批评指正。
5G 网络技术的峰值速率、区域速率、边缘速率，都比 4G 大幅提高。5G 峰值速率最高可达 20Gbps，满足高清视频、虚拟现实等数据的大量传输。5G 的通信时延比 4G 少一个数量级，空中 接口的时延在 1ms 左右，因此为电力差动保护、精准切负荷等超低时延业务应用创造了条件。5G 网络容量更大，每平方公里能够连接 100 万个终端，包括智能家电和各种智能终端，能够满足电 力物联网的海量智能终端的接入需求。5G 技术通过通信原理的优化，会降级传感器或节点的能 耗，不需要对通信设备进行更换电池或者充电，给万物互联提供了很好的技术条件。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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