2023 年风电并网量持续高增，淡季不淡，行业盛况可见一斑。2023 年1-4月，国内新增风电装机14.2GW, 同比+48%, 单 4 月新增装 机达到3.8GW, 同比+126%,前4月单月装机均大幅增长，风电高 景气发展! 2023 年以来风电新增装机量增速较大，4月改善更加显 著,随着 Q2-Q3 风电开工加速、建设加速，我们预计全年风电装机 可实现快速增长。
本项目主要建设内容为拟建设光伏电站交流侧装机容量40MW(直流侧装机 容量50MWp)及配套储能设施，同时，本项目对已建安北四风光电场升压站进 行必要的改造，已利用已建风电升压站及上网线路，充分发挥风光互补的作用， 提高现有上网线路安北四风电场莫高变330KV输电通道的利用效率。
本项目为风力发电项目，建成后可向外供电，本项目土地占 用已征得当地自然资源和规划局的同意；项目完成后，供电区域 可以减少其他能源的使用，提高资源的利用效率，用水主要为生 活用水、站内绿化及路面冲洗，由升压站内水井提供。本项目升 压站、风机及箱变占地均为永久占地，施工临时占地及时进行生 态恢复，不会影响区域生态系统的稳定性和完整性。本项目建成 后既能提供电能，节约社会能源，又不改变项目区域环境类型， 不会突破区域资源利用上线。
工商业储能方兴未艾，为虚拟电厂的关键一环。 新能源发电占比提升， 储能刚需凸显，正值黄金发展时期，而工商业储能是储能市场的重要组成 部分。工商业储能具有工业属性，经济性敏感， 目前处于发展初期。应用 场景看，工商业储能下游场景广阔但分散； 收益模式看，工商业储能收益 模式主要为价差套利、增加光伏自用比例； 商业模式看，工商业储能可以 分为业主直接投资、合同能源管理、融资租赁+合同能源管理、纯租赁四 种； 未来发展看，我们认为工商业储能是虚拟电厂的重要一环，收益模式 有望逐步拓展， 包括需量管理、电力现货市场交易、电力辅助服务，其核 心在于电力现货市场、虚拟电厂的建设。 令多因素助力工商业储能经济性提升， 2
数字技术在工业节能降碳领域发挥重要作用，主要体现在三个方面： 一是促进工业生产绿色化。数字技术可为工业领域生产流通环节中的节能改造、节约用料、供需精准对接、 物流线路优化、材料回收等提供有力支撑，全方位助力工业节能减排。 二是赋能工业领域碳管理。例如基于云计算、大数据等数字技术，可实现在线实时监测，更加精确地进行碳 排放核算。工业互联网标识解析码解决了碳管理领域中数据可靠性和数据溯源的关键问题。卫星遥感可以监 测不同地区乃至具体工业园区的碳源和碳汇，动态呈现碳源和碳汇分布。 三是助力工业碳交易、碳金融发展。通过区块链技术可以对各环节碳资产数据、碳配额交易数据等进行实时 上链存证，实现多层级穿透式核查监管、在线跟踪溯源等。人工智能可运用在碳价预测方面，云计算基础设 施可为碳管理分析提供算力和存储等基础支撑等。
光储充一体化”系统(光伏车棚)是针对“光-储-充”所面临的困难和挑战， 专门设计的一套智能微电网系统方案。由光伏发电、储能变流、充电桩、能量管 理系统及一体化监控系统组成，采用交流母线方式，可实现多种工作模式的智能 微电网系统，是一套典型的集成“源-荷-储”的系统。
碳排放活动具有时间尺度和空间尺度的负外部性，需要构建广泛、有效、有公信力 的治理体系，将外部性内部化，以推动碳排放企业、个人实施减碳、零碳乃至负碳等技 术改进和行为升级。 碳排放治理过程需要具备普遍公信力、可扩展、普遍服务的信息技术基础设施，支 撑政府、行业组织、排放企业乃至个人，支撑与国内外组织、机构互操作。在该需求框 架下，区块链是可以发挥核心、基础、关键作用的信息技术，可以服务于碳减排、碳交 易、碳监管等多种场景，促进参与主体之间的可信协作，为我国碳达峰碳中和目标的顺 利实现提供有力支撑。
电力行业是碳减排之根本，根据我们对于未来能源消费结构的合理假设，对电力供 给结构，包括装机容量和发电量结构进行逐步拆解，给出未来碳减排空间测算。 > 从供给侧来看，建材、钢铁、石化等行业的碳减排的幅度，可明确根据对未来产能、 产量及能耗水平的预测进行定量测算。 > 环保行业中的垃圾焚烧和生物质发电皆可从替代传统化石燃料燃烧和减少生物质 自然降解过程中产生的甲烷等强温室效应气体两方面实现双重减排，可根据“基准 线排放量-项目排放量-泄漏量”的方法对碳减排量进行定量测算。
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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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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