船舶智能航行是智能化的装备和系统替代人工进行驾驶和操作的重大转变，基于船岸协同的理念，构建先进可靠的信息物理系统是确保机器驾驶和机器操作安全、高效、环保的重要手段，也是开展常态化船舶智能航行商业运营的前提条件。智能航行船舶大量应用了人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，使得智能航行船舶不仅航行在物理空间和规则空间，还同时航行在赛博空间，因此船舶智能航行的信息物理系统需要同时满足物理空间、规则空间和赛博空间的相关要求。
从海量数据中迅速、准确地获取与炼油催化剂相关的知识信息有利于节约新型炼油催化剂开发的时间成本。科研档案作为记录过程数据和经验知识的载体，是炼油催化剂生产技术再发展的重要基础。本文通过对炼油催化剂科研档案利用现状的分析，发现档案资源并未与研发生产过程进行有效的契合，造成了资源的严重浪费。为提升档案资源在产品开发过程中的使用价值，本文提出以炼油催化剂为核心的档案专题数据库建设思路，介绍了数据库的系统体系架构、技术总体架构和部署运行架构，阐述了如何利用炼油催化剂档案专题数据库实现企业研发过程中不同用户对档案知识多样化利用的需求，使档案专题数据库在科研创新中发挥出应有的支撑作用，期望为我国石油化工领域中科研档案的数据管理和知识挖掘提供借鉴。
随着电力企业的不断发展，企业对发电机组检修全过程管控要求越来越高，因此大板发电公司基于机组精益检修建设了“精益检修智能化管控系统”，构建了基于互联网、信息化、数字化技术的文件包检修管理模式，实现检修从检修准备、检修实施、检修总结和检修评价的全过程管理，同时实现检修全过程标准化、数字化和精益化管控。大大提高了检修管理水平和智能化水平，达到提质增效的目标，实现机组检修精益化管控。
以新建西安至十堰高速铁路项目为研究对象,探究BIM技术在铁路声屏障工程设计中的应用。借助BIM 协同设计,解决铁路工程设计在各专业间信息沟通不及时、不流畅,设计人员图纸表达或理解不正确等问题,并在设计阶段及时发现各专业设计中存在的差、错、漏、碰等问题,减少施工阶段频繁返工和设计变更的现象,直观准确地表达出工程项目的信息,极大地促进铁路建设项目的工程质量和建设效率。
结合数字化的技术，未来大部分的电力场景将搭建在能源互联网之上，能量像信息一样在网络中随时随地产生和共享，其发展呈现出新的趋势和特征：发电清洁友好，融合多种清洁分布式电源，融合储能和电动汽车，融合分散可靠负荷，具备清洁低碳、网源协同、灵活高效的特征；输变电安全高效，具备态势感知、柔性可靠、协调优化的特征；配电灵活可靠，具备可观可控、开放兼容、经济适用的特征；用电多样互动，具备多元友好、双向互动、灵活多样、节约高效的特征。
县域数字政府整体建设包括治理、服务和决策三个方面：治理是针对县级政府内部部门间要实现业务协同、数据共享，以提高整体办公效率，疏通整体办事流程；服务是指政府以“让数据多跑路，群众少跑腿”为原则，通过窗口、平台应用等方式对群众、企业提供高效办理事项的服务，如“最多跑一次”、“不见面审批等”都是政府数字化转型的迭代深化；决策是指通过数据打通及直观呈现，助力领导者进行科学化决策。
工业互联网如此火热，主要是为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石，是我国制造业数字化转型升级、实现高质量发展的基本路径，是加快中国特色新型工业化历史进程的关键驱动，对抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇意义重大。
在过去的20年里，数字和互联网经济改变了很多商业上的东西。当互联网技术刚刚开始进入中国，其最早从电商打开了商业应用的突破口。到了2011年，以移动互联网为代表，2C的应用开始呈现出一种极速扩张发展的态势，关键词是“共享经济”。随着大数据、云计算、区块链、AI等技术的发展，数字经济将实现从虚拟到现实的价值传递。
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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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