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。
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。
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。
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。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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