人工智能技术在非结构化地址识别中的应用探索

非结构化地址识别解决了利用中文自然语言进行地址信息通信的问题，显著提升了人机交互的便捷性和系统互联的效率。用自然语言描述的非结构化地址，往往存在信息缺失、信息错误等不规范性，对应用常规“基于规则”的字符串处理程序来说，很难正确识别。本文从地址缺失信息补全的人工神经网络算法设计和自动纠错的人工智能建模方法切入，以期对人工智能技术在非结构化地址识别中的应用进行有益探索。

2022-02-12
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数据赋能，助力综合能源业务市场拓展

受电力体制改革和互联网产业蓬勃发展的双重影响，综合能源业务迎来了快速发展的机遇期，受到了市场的广泛关注。笔者以传统电力大用户为切入点，通过采用数字技术，深入挖掘用户业务需求，进而匹配多元化的综合能源服务解决方案，由此探索数据赋能如何助力综合能源业务的市场拓展，践实电网公司数字化转型。

2022-02-12
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用户侧储能系统大规模并网运行管理之探索

储能对于构建“清洁低碳、安全高效”的现代能源产业体系，推进能源供给侧改革等具有战略意义。随着电改不断深入、国家储能产业鼓励政策的完善落地、可再生能源在用户侧的规模化应用、储能技术的提升以及用户内部用能结构优化需求等，储能的商业化应用将愈加迫切，储能系统建设成本将大幅降低，用户侧储能系统规模将持续增加。未来，用户侧储能系统大规模并网运行将成为必然的发展趋势。

2022-02-12
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浅谈业扩成本的多维精益管理

伴随国网多维精益管理变革的深化，营销收入与成本的多维精益管理在一定程度上已经实现了业财融合，特别是营财一体化，优化了营销的收入管理，但营销的成本管理（项目和非项目）仍存在诸多难点，本文选取业扩成本示例，基于业扩成本管理的现状分析，并从开展成本归集、价值属性定义和成本控制等方面，逐层探究业扩成本的多维精益管理之法。

2022-02-12
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区块链技术在电网公司物资管理中的应用探索

2019年10月，习近平总书记在中央政治局第十八次集体学习时强调要加快推动区块链技术和产业创新发展。2019年6月，国内互联网厂商蚂蚁金服自主研发了金融级区块链Baas平台，并联合浙江省财政厅推出了区块链电子票据平台，截止 2019 年底，浙江省已有 507 家医疗机构上链、74 家公立医院实现省内异地电子票据报销，大大缩短用户报销时间，少开 1 亿张票据、节省超 3000 万票据印刷成本。国家电网公司也开始积极探索推进区块链技术在能源电力行业的应用，本文就此，谈一谈区块链技术在电网公司物资管理中的应用探索。

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基于遗传算法的电能表配送计划优化研究

计量中心采用人工方式制定配送计划，由于电能表库存在空间和时间上的分布不均匀，导致即使配送需求100%满足，仍然存在表不够用的情况。本文针对配送计划开展数学建模，应用遗传算法优化配送计划，确保各市县公司安全库存偏差最小，有效提升各市县公司的电能表库存均匀性。

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燃气市场开发对电网企业综合能源服务市场开发的启示

“物竞天择，适者生存”。当前，由于电改以及市场参与者数量上升，电网企业面对的市场竞争压力逐渐增大，市场开发作为其最关键的获客过程也变得愈发重要。相比电力，在燃气领域，行业竞争激烈，行业内多头竞争的态势已存在多年。那么，燃气企业如何实践市场开发？笔者通过分析电网企业综合能源市场开发和燃气市场开发现状，探讨电网企业可向燃气企业借鉴的点。

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基于灰度算法的中长期电量预测方法

近年来，随着大数据与人工智能技术快速发展及深入应用，电网企业不断探索中长期电量预测业务，以期进一步提升在电网规划、负荷控制及需求侧管理等方面的科学决策水平。本文围绕中长期电量预测长期困扰的准确性难题，基于灰度算法，从原始月度电量数据着手，对中长期电量预测展开探究与论证，提出解决思路与方法，结果表明，与一般常用的方法相比，在模型运行效率与预测精度方面有着较为明显的提升。

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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

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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”。

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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。

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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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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2026综合算力全景分析

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