如果说传统商业成功模式源于对资源的支配或独家占有，互联网时代的成功模式可能主要源于各式各样的连接，通过连接产生巨大的流量，并重新定义了各种不同的商业场景。本文将从连接的视角，解读电网公司客户连接的现状，提出泛在电力物联网是“人与能量”连接的观点，探索泛在电力物联网对客户连接的促进作用，并分析了未来增加触发“人与能量”连接的可能性，与业界同仁探讨。
当下，新一代信息技术与商业环境发展、企业运营管理等深度融合，已经成为推动企业管理优化的重要驱动因素。随着泛在电力物联网客户侧设备的智能化发展及泛在感知能力提升，也必将推动电网企业的业务模式变革，流程更加优化，作业效率更高。
国家电网公司发布的泛在电力物联网建设内容涵盖了11个重点方向，其中包含了“提升客户服务水平”，那么泛在电力物联网的建设对客户服务的提升具体在哪里？价值又是如何传递到客户侧的？下文将通过分析泛在电力物联网可以为客户服务创造的条件，展望典型的精细化服务场景。
网格化服务是公共服务领域推行的典型服务模式，通过资源优化配置，提高服务和管理效率。城区低压网格化综合服务是电网企业目前提出的一种新型前端服务模式，如何理解城区低压网格化综合服务？给电网企业带来什么变化？开展网格化综合服务建设的关键是什么？就这些问题，本文将提出几点见解。
泛在电力物联网的建设将实现对电网的全息感知和泛在连接，并通过数据共享支撑对内对外业务的创新与拓展，相比以往信息类型将更加多样化，信息量将大幅增长，信息共享将更加开放。那么泛在电力物联网背景下的数据融合共享将具有怎样的特点?其对电网企业的精益管理又能发挥怎样的作用?本文将提出一些参考见解。
“量价费损”监控在电力业务中有着重要的意义，其中日电量监控是“量价费损”监控体系必不可少的一个环节，在费控测算余额告警、窃电电量追补及电量智能核算等场景下，日电量预测必不可少。从预测维度上主要分两类：针对某一群体的日电量预测和针对某一群体下个体用户的日电量预测。本文重点研究第二类中高压个体用户的日电量预测
本文主要阐述以设备全面和数据全面为抓手，构建低压侧泛在物联网络。从泛在电力物联网建设的末端感知需求出发，充分挖掘智能表+高速宽带载波（HPLC）数据价值，以台区为单元，提升营配末端融合力，建成安全可靠、信息交互及时的低压泛在电力物联网络，推动公司营商环境持续改善。
2017年8月国家启动电力现货市场建设试点工作以来，试点地区积极推进现货市场试点建设工作，截止目前各地现货市场基本步入试运行阶段，尤其是广东电力现货市场更是走在全国前列。 在电力现货市场中，市场主体最关心的交易规则和市场风险，可以通过结算进行体现。本文以广东电力现货市场的结算规则为例进行分析，定性的探讨对电网企业等相关主体可能产生的影响。
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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”。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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