智能技术驱动能源体系革新的学术探讨
研究结论智能技术增强了清洁能源系统的整体协调效能，核心围绕发电、输电、用电、储能四个关键环节展开。发电端，AI技术能提升风光等可再生能源的识别能力、出力预测和评估准确性；输电端，AI技术可用于电网架构建模、运行状态监测和智能调度；用电端，AI技术可提升负荷预测、需求响应和虚拟电厂调度等能力；储能端，AI技术可优化电池健康监测和充放电策略。智能技术能够有效优化清洁能源系统的气候风险管理。随着清洁能源发电规模扩大，能源供需关系对气候条件的敏感性显著提升。通过整合气候模型、能源运行和地理空间数据，AI技术可支持
AI落地难？直播详解本地算力与云端Token的协同之道
✦ +「关注」我们并「点亮星标」获取神州云科最新动向从智能客服、自动周报，到风控审查、研发辅助、超级员工，越来越多的企业已将AI能力融入真实业务场景。然而，当AI应用从“试点试用”迈向“大规模推广”时，诸多问题也随之爆发：本地GPU资源时而闲置、时而拥堵；云端Token消耗不断攀升，成本难以把控；业务高峰时段响应延迟，体验缺乏稳定性；数据合规、安全界限及模型调用策略也愈发复杂。这表明，企业AI建设已不再局限于“有无模型”“能否调用”，而是进入了一个更关键的阶段：如何实现算力、模型、Token与业务场景之间
中国团队革新光学超材料制造，实现印刷式规模化量产突破
4月20日当天，于中科院化学所实验室内，研究团队核心成员合影留念，分别为宋延林研究员（居中）、李会增副研究员（右）和李凯旋博士。 中科院化学所科研团队开创了一种制备多尺度光学超材料的新模式，达成了材料光学性能与结构布局的同步提升。其自主研制的卷对卷增材纳米打印装备，一举攻克了光学超材料长期以来无法同时实现低成本、大批量与定制化生产的难题，完成了多尺度光学超材料的宏量可控合成与精密集成，使超材料制造过程"如印刷报纸般便捷"。该项研究于北京时间4月22日荣登国际顶级期刊《自然》（Nature）。 新华社记者金