正如在第 4.3.1.1 节中介绍的那样，本节的目的是提出一种程序，使得能够估计监测系统故障前的剩余时间（RUL）。因此，S-MFEC 算法一方面用于估计系统的离散状态（当前和未来状态），另一方面通过类似于已观察到的案例（符合方程 [4.21]）来动态设置故障阈值。为了清晰简单地呈现，这里假定特征由先前提出的 SW-ELM 算法（第 4.2.2.2 节）进行预测，但对于任何其他预测器，该程序都保持不变。
为了说明基于特征预测和无监督状态分类的预测方法以及所提出的动态阈值处理程序的价值，我们再次考虑了在2008年第一届国际 IEEE PHM 大会上介绍的 TURBOFAN 应用（第 56 页）
脱硫装置产生的废水经由废水输送泵送至废水处理系统，采用化学加药和接触泥浆连续处理废水，沉淀出来的固形物在澄清浓缩器中分离浓缩，清水排入厂区指定排放点，经澄清/浓缩器浓缩排出的泥浆送至板框压滤机脱水后外运。
介绍新型配电网智能感知与弹性增强优化调控技术，如增强弹性感知力的智能感知，含高比例分布式电源的配电网三相建模与潮流分析，配电网间歇性源荷接纳能力建模、分析评估与综合接纳能力提升等。
将电气设备的金属外壳直接接地的保护系统，称为保护接地系统，也称 系统。方式是将电气设备的金属外壳与工作零线相接的保护系统，称作接零保护系统，用表示。方式是电源侧没有工作接地，或经过高阻抗接地。负载侧电气设备进行接地保护的保护系统。
软传感器通常用于获得在工业过程中难以直接测量的变量。本文提出了一种基于协同训练的半监督软传感器模型，以解决工业过程中的噪声去除和标记样本采集问题。为了充分利用未标记样本，提出了一种基于协同训练的半监督方法来建立基于ε-SVR（SSCo-εSVR）软传感器模型的半监督模型。
在综合布线管理系统中,智能配线架的使用已经越来越广泛了。电子配线架即智能配线架，(编者注:下文简称“电配”)发展到今天大概有十几年了。它的架构有哪些，连接方式分几种，实现检测的技术有什么，各自的优缺点如何，选用电配要注意哪些方面，许多读者往往不是了解得很全面。我参与电配项目有十几年，有了不少的感悟，所以我觉得有必要写一篇文章讨论一下这些问题，供大家参考。
氢能汽车是以氢为主要能量作为移动的汽车。一般的内燃机，通常注入柴油或汽油，氢汽车则改为使用气体氢。燃料电池和电动机会取代一般的引擎，即氢燃料电池的原理是把氢输入燃料电池中，氢原子的电子被质子交换膜阻隔，通过外电路从负极传导到正极，成为电能驱动电动机;质子却可以通过质子交换膜与氧化合为纯净的水雾排出。这样有效减少了其他燃油的汽车造成的空气污染问题。
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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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