高频开关电源由于其在体积、重量、功率密度、效率等方面的诸多优点，已 经被广泛地应用于工业、国防、家电产品等各个领域。在开关电源应用于交流电 网的场合，整流电路往往导致输入电流的断续，这除了大大降低输入功率因数外， 还增加了大量高次谐波。
随着工艺制程不断逼近物理极限，传统按照摩尔定律通过工艺制程微缩的方式来实现计算系统性能提高以及算力产业升级已不再现实，整个算力产业进入后摩尔时代，计算技术进入多要素综合创新阶段。从供需两方面分析算力产业发展的趋势，研究当前我国算力产业发展面临的机遇和挑战，并提出促进我国算力产业创新发展的相关建议。
新一轮科技革命催生的未来技术和新兴产业的国际竞争愈演愈烈。为实现中长期、可持续、动态化的科技自立自强，在攻克关键少数“卡脖子”领域的同时，更需要对未来技术和产业“锻长板”，防范新一轮“卡脖子”问题，助推中国产业结构转型升级。作为被国际半导体协会认定为后摩尔时代最具发展潜力的颠覆性计算技术之一，类脑计算有望引领人工智能从专用走向通用阶段。目前，中国类脑计算技术已拥有局部优势，有望成为未来集成电路和人工智能领域的关键“长板”，也为解决高端芯片“卡脖子”问题提供了“换道超车”的新路径。未来，应加快构建支持前沿技术创新的新型举国体制，有效推动类脑计算实现技术和产业化突破。
过去的半个多世纪，半导体行业一直遵循摩尔定律的轨迹高速发展，如今单纯靠提升工艺来提升芯片性能的方法已经无法充分满足时代的需求，半导体行业也逐步进入了“后摩尔时代”。后摩尔时代的来临，给中国集成电路产业发展带来新的发展机会，《中国电子报》推出“探寻后摩尔时代集成电路的颠覆性技术”系列报道，对集成电路潜在颠覆性技术进行梳理，探讨每一项技术的发展现状、产业难题、未来前景。
以北京某数据中心全年运行能耗数据为基础,分析基于典型水冷架构数据中心全年度PUE变化趋势。通过解构PUE中制冷因子组成与占比,分析制冷系统各组件与IT负载率、湿球温度的关联度。对于第三方数据中心常规水冷制冷系统能效治理,应偏重冷源部分冷水机组、冷却水泵、冷却塔的调优。
云计算发展过程中，数据中心走向超大型化，根据Cisco数据，到2021年全球将有628个超大规模数据中心，届时，全球超大规模数据中心将支持着53%比重的服务器。 同时，云数据中心是厂商竞争力的重要支撑，因此具有竞争性、多样性特点。规模和竞争驱动下，数据中心基础设施要求高性价比、高效交付和高效运维，白盒产品顺势在云数据中心得到普及。在开放标准组织的加持下，目前北美主流云厂商数据中心已经全面实现服务器、交换机等领域的白盒化。
在设计你的变换器前，你必须首先选择电路拓扑。因为其它所有电路元件设计，像元件选择，磁 芯设计，闭环补偿等等都取决于拓扑。所以在设计开始之前，你得首先仔细研究所要开发的电源的要 求和技术规范：输入、输出电压，输出功率、输出纹波、电磁兼容要求等等，以保证选择适当的拓 扑
功率变压器是开关电源中非常重要的部件，它和普通电源变压器一样也是通过磁耦合来传输能量 的。不过在这种功率变压器中实现磁耦合的磁路不是普通变压器中的硅钢片，而是在高频情况下工作的磁 导率较高的铁氧体磁心或铍莫合金等磁性材料，其目的是为了获得较大的励磁电感、减小磁路中的功率损 耗，使之能以最小的损耗和相位失真传输具有宽频带的脉冲能量。
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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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