人工智能，实现从感知到认知的能力跨越，最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力，而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的 AI 底层技术，可通过实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻辑认知。 知识图谱，通常分为两类。一是通用知识图谱。例如，百科里的基于公开数据构建的明星图谱、影视图谱等。二是面向具体行业的大规模语义网络，即行业知识图谱，或者叫领域知识图谱。明略科技目前涉足公安、金融、工业等行业，这些行业都有各自的行业或领域知识图谱。
随着社会各行各业数字化转型加速，各种新型业务对于网络的需求不断变化，差异化服务保障成为支撑5G和云时代IP骨干网络业务发展的基础。本文针对新型业务对网络提出的各种差异化需求，明确了IP骨干网提供差异化服务保障的目标架构及解决方案，并对解决方案拟采用的SR/SRv6、SDN等新技术进行了阐述。
基于常驻用户分离的室分故障定位方法，在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上，基于室内常驻用户识别，用户楼宇位置识别，常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设，并通过数字化运营系统实现工单一点看全。
物联管理满足感知层终端或传感器在接入方面的要求，它的核心是保障物理设备、物理网络与上层应用之间有序、顺畅交互。高速公路运营管理对路网进行规划和道路维护，保障车辆在高速公路的顺畅运行；物联管理主要是提供设备通信连接和设备管理，保障状态全面感知、信息高效处理，高速公路运营管理与物联管理具有很多相似性。因此，我们将高速公路的路网规划、车流引导、收费管理、路网监控、道路维护等业务，分别与物联管理功能进行类比，增加对物联管理的感性认识
分布式发电是园区重要的能源供应方式之一，主要包括太阳能发电、风力发电、生物质能发电等，其特点就是利用周围一切可利用的能源进行发电（一般接入配电网，规模在100MW以下），分散广并采用分布式调控方式，对促进节能减排和可再生能源利用有重要意义。但是目前，园区内分布式发电除自发自用外，余电大多直接接入园区配电网，由电网公司统一收购、调度，传输距离远、损耗高，未能实现分布式能源在园区内就近消纳的目标。
当“泛在电力物联网”为电网公司不断注入新活力，公司全员上下协力，共同推进“三型两网”建设实践，各网省公司、各岗位职工贴近自身发展特色和业务实际，从理论认识突破，深化 “泛在电力物联网 ”解读，助力融合于具体实践建设中。本期，我们特邀国网公司行业专家为大家带来泛在物联后，手持移动终端带来的电力服务场景设想，内容丰富，欢迎分享交流。
如何处理大型系统的高负载流量和高并发访问，一直以来都是业界公认的技术难题。在电力行业，电力营销系统拥有数亿计的用户，伴随“云、大、物、移、智”等新技术深入融合，线上业务量将会爆发式增长，传统技术架构已不能很好的满足目前及未来的业务发展需要，但系统的升级当前并没有相关经验可以借鉴，只能靠自己摸着石头过河。笔者通过分析12306系统的成功演进路径，探讨电力营销系统的升级之道。
从07年iPhone发布和09年的Android推出，移动应用开始出现；从10年Google退出中国，国内手机厂商开始相继增多，在11年~15年期间，国内的移动应用迎来最初增长阶段，这一阶段的移动应用主要集中于Android和IOS开发的单体应用，主要特点是PC业务往移动端迁移，实现业务的移动化，利于开展移动作业、移动办公等。
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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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