某些高炉存在炉底漏煤气，有的高炉炉底板边缘上翘，严重影响高炉的长寿和安全生产。高炉是个大型压力容器，通过分析认为，炉底板不仅起密封作用，还作为压力容器重要组成部分，承载炉内气体压力等的巨大盲板力作用。
由于长期受到高温的烘烤和带有粉尘的高速气流的冲刷, 马钢 1 #2500m3 高炉的炉喉钢砖在大修前出现了严重的磨损和变形, 已严重制约了高炉的生产, 钢砖修复时, 如何保证内表面的安装精度和强度是最为关键的因素。
高炉越来越高的焦炭质量要求与稀缺炼焦煤资源日趋匮乏之间矛盾愈发凸显，一方面，炼焦工序通过炼焦配煤优化、原料煤预处理、焦炉设备技术改造等措施提高焦炭质量进而满足高炉需求，另一方面， 明确焦炉炉型、焦炭质量与高炉用焦炭对应关系，优化不同级别焦炭高炉供应、降低高炉焦比等满足高炉用焦炭的供需平衡。
Dubbo 3 背景：？ 内部Rpc框架（HSF） 使用Dubbo3.0作为基础，开始在内部落地 ？ 云原生时代到来？ 互通的价值：Dubbo/Spring Cloud/gRpc？ 技术先进性：多语言，协议的开放性，多端的支持，流量控制等
EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据，磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储；Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大（TB级别以下）的时候可以使用云盘，IOPS和吞吐相比本地盘都会小些；数据量大的时候，推荐使用本地盘，EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用，可以切到本地盘的存储上。
？ Gartner 认为 Serverless 将在 2019-2022 年成熟，预计到2020 将超过 20% 企业使用 Serverless 计算服务 ？ Forrester 报告显示 49% 的公司正在使用或在未来1年内将使用 Serverless 计算 ？ O’Reilly Serverless Survey 2019 1500 名受访者的调研结果显示 40% 的受访者所在公司已经在使用 Serverless 技术 ，超过三分之二的受访者认为他们的组织对 Serverless 的采用至少大部分是成功的 ？ Serverless 已经是万众期待，未来可期的状态
What & Why？ 以云原生方式管理节点生命周期及节点组件？ 申明式、面向终态 组成：？ 中心端：？ Machine Operator ：节点及组件管理？ Remedy Operator ： 节点故障自愈 ？ 节点侧：？ Kube Node Agent：单机 agent？ 配套组件：？ Kube Defender 统一风控？ NPD: 单节点故障检测
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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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