在如今的变革趋势下，数字化转型战略对企业的意义已不言而喻。越来越多的企业与时俱进拥抱新技术、新工具，但在此过程中，由于对数字化转型的方向、目标、路径以及认知不够充足且未能适配于企业自身情况，其数字化转型与CDP应用实践中普遍存在困境与问题。 基于此，创略科技认为当下企业数字化转型是否成功，已不仅仅在于技术，更考验的是技术赋能下运营效能的协同发挥，即基于用户数据下技术产品的运营能力构建与沉淀，包括一整套从理念转变、能力打造，到场景实践、组织进化的规划体系与实践方法论。 根植于多类服务企业的共创成功案例，《企业数字化运营蓝皮报告2023》从数字化运营的价值理念到运营路径探寻、再到落地的实践案例都做了详实的阐述与注解，以期给即将开启或者已开展数字化变革的企业给予落地的思考洞察及方向指引。
三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
一觉醒来，OpenAI 又发新产品了，这次是面向深度研究领域的智能体产品 ——「Deep Research」。
射频接收系统通常使用数字信号处理算法进行信号解调和分析，因此需要使用ADC对信号进行采样。根据采样频率的不同，可以分为射频直接采样、中频采样、IQ采样。射频采样和中频采样只需要一路ADC，采样结果为一组数字序列，而IQ采样需要两路ADC，采样结果为两组数字序列。中频采样比射频采样对ADC的带宽和采样率要求更低，同时宽带接收机的中频频率一般为固定频率，故中频采样应用非常广泛。
针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题，提出一种混合式故障特征选择方法，并利用改进北方苍鹰优化算法（improved northern goshawk optimization algorithm，INGO）优化深度混合核极限学习机（deep hybrid kernel limit learning machine，DHKELM）实现变压器故障诊断。首先，基于相关比值法构建24维变压器故障特征集，从线性相关和非线性相关的角度出发，采用Pearson相关系数和互信息法，筛除相关性较低的特征。其次，引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法，提升其寻优性能。然后，利用INGO算法对保留特征进行二次筛选，获得最优输入特征。最后，将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中，建立DHKELM诊断模型，利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化，完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明，与常规特征选择方法相比，利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率；相较于其他优化型诊断模型，INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。
（1）定点。即确定设备点检的部位、项目。 （2）明确点检方法。即完成一个点检项目的手段，例如目视、电流表测量、温度计测量等。 （3）制定点检基准。点检基准是指一个点检项目测量值的允许范围，它是判定一个点检项目是否符合要求的依据。判定基准不是很清楚时，可以咨询设备制造商或根据技术人员（专家）的经验值进行假定，以后逐渐提高管理精度。 （4）设定点检周期。即一个点检项目两次点检作业之间的时间间隔。 （5）确定点检项目由何人实施。
随着我国生产能力和生产效率的不断提升，我国逐渐成为世界上名副其实的生产大国，部分企业较早地开展了数字化转型实践，生产能力和技术水平达到了世界先进行业，数字化转型推动了企业组织机构变革、生产方式转变、产品升级改造、工艺手段优化、技术能力大幅度提升。数字技术正在重塑企业的商业环境，新的经营模式和创新技术不断涌现，产业边界日益模糊，外部环境的数字化决定了数字化转型是传统企业的必经之路。
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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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