中国珠宝市场需求旺盛，规模稳定增长 中国珠宝市场展现出强劲的需求韧性与稳健增长态势。市场规模从2018年的5,800亿元攀升至2023年的8,200亿元，年复合增长率达7.2%，2024-2028年市场将以6.8%的CAGR持续扩容，预计2028年突破1.14万亿元的关口。这一稳健双位数的增长曲线，印证了消费升级背景下，珠宝作为情感载体与保值手段的双重需求持续释放，行业长期向好基本面不改。
2025年1月，DeepSeek遭遇的大规模境外网络攻击，为这一年定下了激进的基调。这不仅是一次针对AI基础设施的流量冲击，更标志着AI正式从“辅助工具”进化为网络对抗的风暴中心”。如果说2022年是生成式AI走近大众的起点，那么2025年则是其全面武器化与防御自主化的引爆点。 在这份年度报告中，我们将深入剖析过去一年重塑全球威胁版图的关键趋势。 AI资产成为攻击“新皇冠”
在"配电网/微电网智能化技术及应用”专题会议上中科院电工研究所副研究员、长时规模储能重点实验室副主任马丽博士作了题为“基于数据驱动的配电网拓扑识别方法研究”的专题报告。？？？？征得马博士同意，特与您分享！
在"电磁场与电路”专题会议上四川大学助理研究员殷珂博士作了题为“非厄米电路与无线传感和无线电能传输”的专题报告。？？？？征得殷珂博士同意，特与您分享！
动静摩擦是机组比较常见的一种振动现象。特别在新机投产或大修后，因为这个阶段动静间隙需要有一个磨合过程。这个阶段如果发生振动不稳定，应该将动静摩擦作为一个重点进行排查。
随着电力需求的增长，大容量机组的数量日趋庞大，机组轴系越来越复杂，振动问题也越来越突出。大机组进行振动的动平衡处理，需要启动整套汽轮机、锅炉及相关辅助设备，每次启动至少要4个小时以上，按照常规的动平衡过程，一般要启停3次以上，在整个过程中，机组基本都处于烧油状态，仅燃油消耗就达数百吨，短期内的反复启停机对整个机组系统也是很大考验。因此，在动平衡处理中，都力争能用最少的启停次数将振动降低到满意的范围内。一次加准法力求将动平衡所需要的启停次数降低到最少，节约启动费用和开机时间，这对大型机组来说具有非常可观的经济效益。
随着中国智能创造能力的提升，带动中国工控系统行业快速发展，中国工控系统主要由工业软件组成，根据数据显示，中国工业软件行业市场规模呈现逐年上涨态势，从2012年的728.6亿元上涨至2022年的2407亿元，2012-2022年复合增长率为12.69%，未来随着中国智能创造能力的进一步提升，及信息安全等级的提升，未来中国工控系统市场规模将会呈现持续上涨态势。
航空发动机被誉为飞机的“心脏”，而高速轴承则是其关键“关节”。一旦轴承故障，轻则影响飞行性能，重则酿成重大事故。然而，传统诊断方法在复杂工况下表现乏力，如何实现精准诊断？南京航空航天大学团队提出深度子域对抗网络（DSAN），为航空安全加装“智能保险9”！DSAN具体来说，为每个子域构建一个单类诊断模型，并带有源域监督信息，以提取故障诊断规则。通过计算目标域数据到各个诊断规则的距离，采用自监督方法生成伪标注，并通过局部最大均值差异实现目标域和源域之间的子域对齐，实现诊断规则的传递。
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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。
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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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