在本研究中，提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型，该模型可以有效地简化特征提取，增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取，设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架，从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比，所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量，因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中，我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充，以在小样本数据的背景下提高模型性能。
针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命 (Remaining useful life,RUL) 预测方法。
是常见的故障类型，以磨损和剥落为代表的局部故障占有较大比重。滚动轴承工作过程中滚动体与滚道不可避免地存在接触碰撞, 长期工作产生的接触疲劳会导致内滚道、外滚道和滚动体 出现裂纹继而引发剥落, 形成局部故障. 此外, 当滚动轴承出现轻载打滑或者过载时也会造成轴承磨损, 磨 损加剧后就会演变成局部故障.
离心式压缩机的性能受吸入压力、吸入温度、吸入流量，进气分子量组成和原动机的转速和控制特性的影响。一般多种原因相互影响发生故障或事故的情况最为常见，现将常见的故障可能的原因和处理措施，列于下面表中。
准确估计锂离子电池健康状态(State of health，SOH)对电动汽车安全管理具有重要意义，针对实车数据存在电池状态不完整、工况复杂、数据质量差的问题，该文提出面向实车数据的多工况健康因子提取SOH 联合估计方法。首先，提出实车运行数据工况重构方法，将数据划分为行驶片段和充电片段，降低电池工况复杂性。然后，分别构建行驶工况和充电工况的SOH评价模型用于SOH估计。对于行驶工况，选择内阻作为SOH评价指标，通过等效电路模型辨识内阻参数，基于 Auto-LightGBM的电池内阻建模方法估算SOH；对于充电工况，选择容量作为SOH 评价指标并通过提取恒流充电片段计算电池容量，再提取容量的影响特征，建立容量模型并估计电池SOH。结果表明，基于内阻和容量的建模方法平均绝对百分比误差均小于9%。最后，建立结合充电与放电的SOH综合评价模型，提出融合充放电片段的电池SOH联合估计方法，基于实车运行数据的SOH误差在2%以内，并在实验室数据和多辆实车数据上验证方法的可靠性和适应性。
研制完成声信号分析处理与故障诊断模块SoundAgent，形成了声信号处理各类经典算法模型，目前正开发最新的各类声信号处理算法模型，可应用于各种机械部件对象（如滑动轴承、滚动轴承、转子、齿轮箱、电机等））的各类声信号分析、故障探测、故障诊断、趋势劣化评估等，采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想实现声信号分析处理与故障诊断模块，SoundAgent能应用在不同场合的设备故障诊断与监测，满足不同类型机械设备与关键部件（轴承、转子、齿轮箱等）的健康预诊与故障诊断需求。声信号分析处理与故障诊断模块可灵活地集成到各种设备故障诊断与健康预诊系统，提供完整的算法类调用接口，基于该工具箱的各种信号处理模型，可迅速建立起一套完整的基于声信号处理的设备故障诊断与健康预诊系统，也可支持各类系统研制与学术研究。声信号分析处理与故障诊断模块主要包括的算法：声学分析（声压分析、声强分析、声功率分析）、瀑布声谱图、梅尔倒谱系数、梅尔滤波器、Bark倒谱系数、线性预测倒谱系数、Gammatone滤波器倒谱系数、线性频率倒谱系数、线性预测系数、线性预测倒谱系数、相位谱根倒谱系数、幂归一化倒谱系数、归一化伽马倒谱系数等；
本篇论文是针对在实际工程中存在的故障数据不足而开展的研究，因为机械设备通常在正常工作条件下运行，由于只有正常数据可用，诊断模型的构建通常难以实现，这实际上是一种少样本故障诊断问题。因此提出了一种少样本旋转机械新的智能故障诊断方法。适合于深度学习、迁移学习、故障诊断、生成对抗网络研究领域者学习者。
数控机床在工业中被广泛使用。统计数据显示，这些机器20%的故障归因于切削工具的磨损和断裂，导致生产率损失。因此，预测这些工具的磨损可以帮助提高机器的可用性和安全性，同时确保表面状态良好并降低维护成本。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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