人工智能提高数据中心的可用性和效率

在数据中心设施内部，有越来越多的传感器收集来自包括电源备份（UPS）、配电装置、开关设备和冷水机组在内的设备的数据。关于这些设备及其环境的数据由机器学习算法进行解读，这些算法深度分析性能和容量，并确定适当的响应，例如更改设置或者发送警报等。随着条件的变化，机器学习系统从变化中学习——它实际上是被训练为自我调整，而不是依赖于具体的编程指令来执行其任务。

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数据中心能效优化策略研究

数据中心数量及规模的增长使得数据中心能耗问题愈发凸显，多国政府针对数据中心能耗问题制定了相应的政策、法规，以促进数据中心节能。对数据中心能耗构成及能效指标进行了研究，从供配电系统、制冷系统及IT设备3个方面对数据中心能效影响因素进行了分析，然后对当前主流的数据中心能效优化策略进行了总结；在此基础上，提出了数据中心即服务的能效优化策略，该能效优化策略充分考察了数据中心服务性能和能耗的匹配性，能够有效实现数据中心全局能效优化。

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低空无人机应用发展关键基础设施

近年来低空空域开放脚步加快，低空无人机应用迅速多样化，目前无人机已经广泛应用于测绘遥感、国土资源调查、生态环境监测、应急救援、农林植保、电力线巡检、城市安防等人类生活的方方面面。随着科技与政策的继续深化发展完善，在自动化、智能化等技术加持下的无人机必将更加深度地影响人类生活，尤其是在智能交通领域方面。

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铁路基础设施全生命周期数据传递关键技术研究

重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战，提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究，结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法，为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。

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数据驱动下的智能发电系统应用架构及其关键技术

2016年2月国家发改委发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，明确提出促进能源和信息深度融合，鼓励能源企业运用大数据、智能化技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平。2016年7月4日，华北电力大学与中国国电集团公司（现国家能源投资集团）共建的“智能发电协同创新中心”正式成立，“智能发电”的概念正式推出。2016年7月25日，刘吉臻院士接受中国能源报专访，发表《智能发电：第四次工业革命的大趋势》，进一步明确了“智能发电”的概念。2016年11月7日，国家能源局发布了《电力发展“十三五”规划》，第一次将智能发电的内容写入了规划。

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数据中心产业链深度解析

第三方IDC厂商通过在安全性、可靠性、服务广度等方面的竞争，在IDC服务方面的专业性越来越强。在数据中心建设速度、定制设计、成本管理及运维质量等方面的优势逐渐体现，也更能适应企业个性化的需求，近年来有增长的趋势。

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基于相变冷却技术的数据中心新型制冷方案研究

从基础理论出发，构建出一套从机柜到室外环境的相变换热制冷循环系统，使用制冷剂气泵、制冷剂液泵、蒸发冷凝及重力热管等技术，高效地将服务器散发的热量搬运到室外环境中，整个过程没有中间换热环节，将蒸发温度和冷凝温度的差值做到最小。试验测试结果表明，在全国核心城市数据中心应用此套制冷方案，全年平均能效比达到20以上。同时，该系统还具有峰值能效高、适用性、兼容性等优势，进一步降低数据中心的建设和运行成本。

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发达国家数字充电桩部署策略对我国的启示

当前我国亟需针对行业痛点，借鉴发达国家数字充电桩部署经验，强化顶层设计，明确建设需求，持续推进各级充电数据库的搭建和对接，深入挖掘充电信息服务平台价值，充分发挥地方政府和行业作用，完善全国综合充电网络，为用户提供高质量充电基础设施和智能灵活的充电解决方案。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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”。

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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。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。