近年我国增强了配电网络的建设，线路结构越来越复杂，同时，配电站设备自动化程度逐步升级，因此，对电务运维业务的综合要求越来越高，传统的运维模式和运维市场格局必将发生新的变化，更加灵活开放和资源整合的运维协作生态正在成为趋势，与新一代信息技术融合的维修保障服务体系转型日益明显。本文从“互联网+”电务运维角度出发，探析电务运维的新模式，欢迎大家交流。
近年来，随着电力市场化改革的推进以及经济新常态的压力，越来越多的电力工程、电力设备制造等传统电力企业开始寻找向用户侧电能服务的转型机会，但是在过去四十年的中国经济建设发展过程中，用户侧电能服务并未被广大电力用户所接受，所以正在试水的电力企业普遍碰到市场开发难、客户买单意愿弱、规模上不去的窘境。
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测试支撑环境与平台技术；软件管理工具套件技术；数据挖掘与数据呈现、分析工具技术；虚拟现实（包括游戏类）的软件开发环境与工具技术；面向特定应用领域的软件生成环境与工具套件技术；模块封装、企业服务总线（ESB）、服务绑定等的工具软件技术；面向行业应用及基于相关封装技术的软件构件库技术等。
相较于传统的湿插拔水下电能补给方式, 磁耦合谐振式无线电能传输（MCR-WPT）技术具有绝缘性好、结构简单、电能传输安全性高、操作方便等优势, 在水下航行器等海洋机电设备电能补给方面有良好的应用前景。文章首先介绍了MCR-WPT技术的基本结构和工作原理, 重点关注了海洋环境下MCR-WPT的特殊性； 分别从机理研究和应用研究两方面阐释了水下MCR-WPT技术的研究现状与热点问题； 最后分析了该技术待解决的关键问题及其发展趋势, 主要包括电能传输机理、电磁耦合器设计、系统海洋环境适应性、电磁兼容性以及新材料的应用。文中研究旨在为我国水下MCR-WPT技术的发展和应用提供参考。
常规测距技术基于阻抗法原理，受过渡电阻、系统运行方式、线路分布电容、采样传变误差和电流互感器饱和等因素影响，其测距精度普遍不高。与之相比，行波测距技术能够不受上述因素的影响，具有较高的测距精度。但目前变电站内运行的集中式行波测距装置存在较多的缺点，如双端行波测距装置需配置专用的光纤通信通道，行波波形无法结合故障波形进行分析，区内高阻故障时行波启动灵敏度不足，行波测距无法与区内故障关联，双端行波测距装置2 个变电站本对侧需配置同一个厂家设备，容易导致垄断格局等。
近年来，随着分布式电源、微电网、智能用电、电动汽车等业务的快速发展，配电网功能和形态发生显著变化[1]。配电网成为有源电网，潮流双向流动，负荷也主动参与电网调节，这使得电网与用户之间建立了双向互动的能源流和信息流。作为承载配电网各类业务的通信基础设施，配电通信系统的稳定性、安全性、自愈性越发显得重要[2-3]。
中国一次能源资源禀赋决定了中国将在较长时间内保持以煤电为主的电源结构。燃煤发电厂为社会生产、生活输出了绝大部分电力，同时也向大气排放烟尘、二氧化硫、氮氧化物等污染物。近年来，大气环境问题日趋严峻，严重的区域性雾霾天气频发。为保护大气环境，国家出台了GB 13223—2011《火电厂大气污染排放标准》和《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014—2020）》等一系列法律法规，要求对燃煤发电厂排放的污染物开展深度控制[1]。NOX（氮氧化物）是燃煤火电排放的主要污染物之一，开展NOX深度控制和减排，对于改善发电厂周边大气环境质量有重要作用。
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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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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。
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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