随着我国大数据政策不断向各大行业和细分领域延伸，大数据正加速向传统产业渗透，以数据变现为特征的数字经济时代已然到来。运营商作为数据变现探索的先行者，相类似的政策环境、组织机制等，使其成为电网企业数据变现的典型参考对象。
泛在电力物联网围绕电网实体，利用多种技术，将不同能源系统物理互联、信息互联、商业互联，为电网企业和新兴业务主体赋能。客户侧成为泛在电力物联网的重点应用领域，其应用建设将对信息化、自动化、智能化提出更高要求。本文基于客户需求，对支撑客户侧泛在电力物联网应用的感知建模、数字孪生与信息物理系统等关键技术进行解析。
随着技术的进步和业务的发展，传统业务系统所需要支持的使用场景，从单一的Web，扩展到APP、小程序、大屏、自助终端等多种入口。每种使用场景对后台服务的要求都不尽相同，增加了后台服务的响应量及复杂性。从业务系统自身来说，从传统的单一架构向微服务架构过渡，这种模式势必带来更多服务之间的交互，系统的API规模也会成倍地增加。
随着电网业务的快速创新发展，数据开放共享之后的安全管理成为亟需解决的关键问题。数据分类分级工作是数据安全防护的首要任务，本文主要从电力数据分类分级方法与数据分类分级智能处理流程进行研究与探讨，满足泛在电力物联网环境下对数据资源的分类分级自动化处理，实现数据精细化管理和保护。
移动互联时代，供电公司营业厅也需要承接来自线上渠道的工单任务。然而传统的数据统计，无法准确预测各营业厅每个时段的现场业务受理量。基于此，本文从营业厅忙闲程度预测模型的构建出发，借助大数据和模型的力量做好窗口单量预测，辅助线上业务智能化派单功能，实现营业厅业务受理量平衡，有效提升资源有效运用和客户服务体验。
自2016年云栖大会提出“新零售”这一概念，盒马鲜生、超级物种、京东之家、苏宁云商、便利蜂、原麦山丘等纷纷以“线下体验式门店+线上销售渠道”深度融合的商业模式开始了新零售之路，也取得一定的成功。这为电网公司借鉴新零售思维，整合资源，助力电网公司营业厅从传统服务型职能拓展到“体验+销售”融合服务，提供了跨界与破局借鉴。
无人营业厅里，没有传统的排队叫号和人工柜台服务,摄像头采集人脸，识别客户身份；智能引导台提供引导、信息查询、咨询服务；综合自助设备为客户提供极简、极速的全业务自助办理服务……以上场景是本文即将为您呈现的全业务自助电力无人营业厅（以下简称“新型无人营业厅”）。通过对现有服务模式进行革新和智慧化升级，使营业厅的服务资源利用更高效、业务办理更便捷、产品营销推广更精准。
好的交互设计能够让用户操作更便捷、认知无障碍、体验更顺畅，并且对于产品的日活、留存等各方面都有积极意义。当下，各种交互设计原理和方法论也是纷繁多样、精彩各异。在此基础上，笔者结合电动汽车APP项目的具体交互设计，提炼出电力产品交互设计更流畅的四个原则，与大家分享交流。
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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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