：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有 效性。
“实施一批算力与电力协同项目”作为代表性方向列入我国《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》。本报告针对算力负荷区别于其他常规负荷的特征,按照“为什么要做算力电力协同”“协同什么”、“如何协同”的顺序展开，介绍了我们在算力电力协同方向的思路与探索，目标是充分挖掘算力中心与算力系统中蕴含的灵活性,优化算力负荷用能成本与供能技术,并提升新能源消纳能力，为加快构建新型电力系统提供支撑。
2026年，随着人工智能技术的爆发式发展，“个人经济体”(OPC,One-Person Company) 成为中国经济发展的新热点。OPC是指"一人公司”，即由一个自然人独立设立和运营的有限责任公司。在AI技术的赋能下，单个个体可以凭借智能体工具、算力支持、数据资源等，实现传统多人企业才能完成的业务形成了全新的经济形态。
30个世界顶级思维
本报告对信创五大核心模块（基础硬件、基础软件、整机、系统及应用和信息安全）2024年进展进行分析。本报告采集清洗2600+条2024年信创领域中标金额大于10万的中标数据，并进行归类分析。本报告延续TPAE指标体系，精选100强信创厂商。
数字孪生工厂解决方案是通过三维可视化技术、物联网技术、视频监控、图像识别等技术，对产品的设计、工艺、制造乃至整个工厂进行虚拟仿真，实现三维数字孪生工厂的整体管理。直观地展示生产车间的工艺流程，实现车间生产的远程控制管理，提高车间的运营管理效率，实现工厂的智能化与精细化管理，通过大数据云平台对采集到的数据进行数据分析、挖掘，从而实现降低生产损耗，降低安全风险的目的。
提高可再生能源使用率，优化工业园区能源结构； ？ 与工业园区高度融合，和谐发展，量身定制解决方案； ？ 构建停车棚光储充系统，解决员工“绿色”出行难点； ？ 采用智慧能源技术，降低企业能耗和成本，实现园区企业共赢； ？ 削峰填谷、需求响应，降低用电成本，索用户侧储能参与参与需求侧管理； ？ 低碳绿色园区智慧能源商业模式示范
将安全能力以原子化的形式提供,每一个安全能力原子只完成一个最小化且有意义的安全控制或者操作,通过对商业系统应用的逻辑与流程匹配,根据不同场景、用户群体或特殊要求,共享安全数据并且持续、动态编排安全能力,组合成为匹配业务逻辑和管理流程的安全功能,真正实现符合业务特性的安全能力。
没有账户，需要注册
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。
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。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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