落基山研究所(RMI)是一家于1982年创立的专业、独立、以市场为导向的智库。我们与企业、政策制定者、科研机 构及创业者协作，识别并规模化推广能源系统转型解决方案，推动全球能源系统转型，践行1.5°C温控气候目标， 创造清洁、繁荣的零碳共享未来。落基山研究所在北京、美国科罗拉多州巴索尔特和博尔德、纽约市、加州奥克兰 及华盛顿特区设有办事处。
在全球范围内，仅不到一半的废水得到收集，并且仅不到五分之一的废水得到了处理。这一 现状导致世界上许多内陆水域与海域环境的严重恶化。越来越紧缺的水资源与不断增长的人 口， 更加凸显了处理废水与了解废水价值的重要性。联合国可持续发展目标 6 指出，到 2030 年，未经处理就排放的废水比例必须减半。为实现这一目标，在设计新废水处理厂和升级现 有废水处理厂时，必须重视能源效率和能源回收。
在当今瞬息万变的商业环境中，供应链是企业取得成功 的关键，同时供应链也面临着各种挑战。尽管“弹性”、 “可持续性”、“全渠道”和“灵活性”等词汇时常成为 热点，但始终稳定支撑供应链的核心仍是“敏捷性”。
解决煤炭行业的甲烷问题既是气候行动的一个重大机遇，也是加强能源安全的重要保 障。经验表明，当前各国可以通过利用现有技术和工具采取若干措施以大幅减少煤矿 甲烷排放。本报告强调了不同煤炭生产管辖区的经验教训，以推进制定智能且有效的 甲烷法规。此外，本报告针对新法规的设计、起草和实施过程提供了详细指导。最后， 为了向决策制定者提供综合性工具包，本报告还探讨了现行的不同甲烷监管方法。
在过去,办公室设计的惯例是将开放空间与私人空间的比例设为20/80。随着开放式办公室概念的出现，这一比例逐渐变为30/70这是一个缓慢的过程。而现在，这个比例已经发生了巨大的变化,至少达到了50/50。
近几十年来，人类活动引起的气候变化问题逐渐加剧,全球平均气温升高、海平面上升，热浪、暴雨、大雪等极端天气的强度和频率持续增加，以二氧化碳为主的温室气体是造成温室效应和气候变化问题的主要因素。为应对气候变化，全球已有一百多个国家制定了碳达峰和碳中和战略，零碳发展正由全球政治共识转化为各国政策目标。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及 国际前沿，利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展的重大战略和科技问题，按照“需求导向、 学科引领、软硬结合、交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展，促进能源清洁转型，开展专业及 公众教育，致力于打造国际水平的能源智库和能源科技研发推广平台。
公共信息服务平台是“智慧城市”的基础设施，实现城市公共数据集成交换和整合共享，为公共数据的进出提供通道，推动信息资源的利用。公共信息服务平台面向市政、企业及公众提供服务目录查询、数据服务接口、数据服务管控等功能，并提供城市公共数据的组织、编目、管理，实现信息的共享和协同。公共信息服务平台实现城市公共数据的共享服务，为城市政府专网和公共网络上的各类智慧应用提供基于城市公共数据库的数据服务、时空信息承载服务等，是“智慧城市”建设的基础支撑和保障。
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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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