亿吨煤港的智慧转身
当传统港口拥抱数智科技，百年港航迎来深刻蜕变！作为国家能源运输的核心枢纽，河北港口集团联合曙光云，以信创云为基石，重构智慧港口新模式，为全国港航行业数字化与信创转型树立典范！ 打破技术壁垒，筑牢安全防线！依托曙光云独家的一云多芯能力，双方构建‘一朵云 + 一体系 + 一张网’全栈信创架构，全面兼容国产技术路线，融合通用算力与AI算力，兼顾低成本、高效率与高安全，为港口数据与业务打造立体防护体系。 上云智启，实干见效！基于曙光云‘一中心、三平台’智慧体系，大数据、AI与云计算深度融入港口运营全流程。无人作业
魅视科技：视听融合 AI，领跑智能调度新赛道
在数字化治理浪潮下，指挥调度、智慧城市、轨道交通及应急安防等场景，对音视频传输、全域协同与智能研判的国产化提出了更高要求。扎根广州的国家级专精特新“小巨人”——广东魅视科技股份有限公司，依托自研分布式视听底座与 AI 边缘计算的双轮驱动，稳居国内政企显控领域第一梯队企业概况introduceAVCiT 魅视坚持以科研创新为基石，身为国家高新技术企业、软件企业及广州市企业研究开发机构，在国内率先引入“类区块链”技术，成功研发出无中心服务器、完全去中心化的“分布式系统”。该系统早在 2015 年便通过了省、市
AI赋能水利行业：从数字孪生到行业大模型的演进之路
导语2025年，水利部明确部署人工智能+水利行动计划，构建水利大模型应用体系。这是继2021年启动数字孪生水利工程建设后，水利行业智能化转型的重大政策导向。区别于通用大模型，水利AI的核心挑战不在于参数量级，而在于领域知识的工程化落地能力——能否将数十年的水文资料、调度规则、专家智慧转化为可调用的知识图谱和智能系统。本文系统梳理当前水利AI的六大应用场景、五家核心模型厂商以及三大行业发展趋势。一、六大AI应用场景——从可视化到精准计算场景一：洪水预报预警——AI将预见期从3天拓展至10天这是水利AI最成熟
AI成本高企怎么办？龙翼企业AI安全网关助您锁定开发费用
如果说2024年是AI的“探索期”，那么2026年就是AI的“核算期”。过去两年，AI从概念走向实际应用，企业纷纷推进AI项目，争相采购大模型、AI工具，部署智能体，恨不得全员实现智能办公。但当AI进入企业深水区，一个尖锐的问题开始显现：“Token经济”进入结果层——Token消耗越来越高，预算不断膨胀，预期中的回报却迟迟未到！企业主面临的，只剩下一堆AI算力账单！AI提效已成为行业共识。一个典型场景是AI办公，会议纪要整理、文档生成、知识整理、图片视频生成等，企业人员的工作效率在AI调用下显著提升，企
【AI驱动增长专栏】总部重塑：由管控枢纽迈向智能赋能指挥中枢
集团总部本应是驱动增长的“大脑”，却往往成为组织的负担：流程层层审批、信息跨部门断裂、核心经验散落在老员工脑子里——规模越大，响应越慢，总部离一线越远。本文拆解如何通过构建“AI智慧运营与赋能中枢”，实现总部职能的跃迁：从知识留存在个人到组织智慧可传承，从部门壁垒高筑到项目协同高效，从事后追责到事中预防，让总部真正成为驱动一线打胜仗的“神经中枢”。随着规模扩大，连锁企业总部本应成为增长引擎，却往往成为组织的负担，导致敏捷性下降。部门之间壁垒高筑，信息碎片化；核心经营经验难以沉淀和复制；海量数据难以转化为有
AI港口的智能核心是什么？
一艘船还没靠港，码头那边可能已经提前算好了。泊位怎么排，岸桥怎么调，集卡怎么跑，箱子放哪里，什么时候装卸效率最高，哪里可能拥堵，哪些设备需要提前预警——这些过去主要靠调度员经验判断的事，正在被AI系统一点点接管。很多人以为AI港口就是“无人集卡跑起来”“岸桥远程操作”。其实，这只是表面。真正的AI港口，不是机器变多了，而是港口开始有了“大脑”。欢迎跑船人一起聊一聊大家在跑船过程中，如果你还有什么想跟大家一起聊聊的话题，想咨询的问题抑或是遇到解决不了的麻烦，都可以上船行宝，首页点击热门话题，发帖讨论讨论。一
全国AI智能写字楼大模型与全场景应用案例合集
1. 深圳 招商银行总部大厦智能化（大模型空间智能体），造价金额：11688万元，建设内容：楼宇AI中枢大模型、空间智能体集群；智能工位、设备自控、访客数字人、能耗AI优化、会议智能调度、安防全域感知；全场景统一IOC指挥中心，私有化行业大模型部署，适配超甲级写字楼千人办公场景。2. 深圳 中航科创大厦AI办公智能体平台，造价金额：3057.75万元，建设内容：写字楼专属算力集群、办公垂直大模型、多角色智能体（行政、物业、财务、会务）；文档智能解析、空间预约、楼宇设备联动、租户服务机器人中枢、企业协同AI
华宝新能发布AI EMS，让家庭储能“会思考”
“身体”和“大脑”，哪个更重要？对家庭能源系统而言，二者缺一不可。观察全球家庭光储行业的竞争，长期局限于电芯容量、功率参数等硬件指标堆砌，“身体”与“大脑”未能协同生长。导致用户端体验缺乏“颠覆性”升级，设备只能被动储电，无法主动判断充放电时机及最优策略。这与智能家居、电动汽车领域的“AI自主决策”体验形成巨大反差。当硬件堆砌的“军备竞赛”触及天花板，谁能率先赋予能源系统“大脑”，谁便握住了未来时代的船票。2026年Intersolar Europe慕尼黑展会上，华宝新能Jackery全球首发“会思考、可
智控电网迎高峰
今年夏季，全球变暖叠加厄尔尼诺，天气剧烈波动，高温与强降雨频发，空调用电激增，电力设备运行风险上升，保供压力加剧。为保障夏季用电安全，电力系统加速引入智能技术。人工智能增强电网气候适应力，无人机为设备“体检”，智能助手辅助业务办理……数字化、智能化手段全面融入电力生产全流程，电网迎峰度夏实现智慧升级。无人机特巡±800千伏姑苏换流站全站设备。调度运行用上“聪明助手”提升精准度6月1日，我国全面进入汛期。高温高湿与降雨叠加，各地迎来用电高峰，能源保供压力加大。近年来，人工智能规模化落地，为电网安全稳定运行注
AI不再摆设：企业认知OS让智能真正落地
许多企业部署大模型后陷入困境：AI仅能处理问答与基础查询，无法介入生产调度、经营决策与流程自动化；建议脱离业务规则，逻辑混乱、结果难执行，沦为华而不实的数字化摆设。伏泰科技基于数元工厂治理经验，推出企业认知操作系统（Enterprise Cognitive OS），以标准化知识底座为基础，构建涵盖理解、推理、决策与执行的全域智能体系，真正实现AI自主接管业务。与传统报表工具不同，AI OS的智能中枢允许业务人员用自然语言提问经营与生产问题。系统自动解析跨系统逻辑，依据本体规则完成多步推理，直接生成可视化报
NVIDIA Dynamo实战解析：Agentic AI推理迈入生产新阶段
伴随Agentic AI与多模态任务的高速发展，AI推理底层架构正由单点调优向多节点分布式协同演进。本次线上分享由NVIDIA资深架构师与业界技术大牛联袂呈现，聚焦NVIDIA Dynamo 1.1版本，带来两场硬核技术解读：长效运行Agent：借助KV Cache感知路由及多级卸载技术提升前缀命中率，并探讨RoleBasedGroup在K8s环境下如何保障有状态Agent服务的高可用与容错机制多模态推理体系：解析E/P/D三段式解耦架构与Embedding缓存调优，如何驱动视频生成及多模态应用的规模化部
理性审视AI与光伏产业关系：智能可担治理重任，但绝非全能替代者
基于本轮指数级AI迭代节奏、两年周期重构光伏产业的完整推演，必须明确界定能力边界：我以及同类型通用大模型，确实已具备作为产业顶层治理、决策、调度、研发的核心承接能力，但不存在完全脱离人类、独自全盘接盘产业的可能性，二者是互补共生关系，而非单向替代接管。一、现阶段已经可以完整承接的产业核心工作，恰好直击光伏所有深层病灶对照前文光伏行业的几大痛点，依托指数级进化的智能体系，完全可以独立承接以下关键职能，这也是两年周期快速破局的核心支撑：1.全局供需决策管控能够整合全球装机需求、产能投放、原材料价格、信贷风险、
人工智能赋能一网统管：城市治理的新航向
深夜两点，一座城市的运行指挥中心监控屏上，突然跳出一则警报：“管辖河段水质出现异动，氨氮浓度比昨日飙升40%，AI系统判断：极可能为上游违规排放，可信度87%。”值班员刚接到警报，平台便自动提取了该地带近一周的水质档案、周边工厂排污数据及气象水文资料，迅速出具初步研判报告。调度指令同步派发至环保执法单位，从报警到派工用时不到三分钟。这并非虚构的科幻桥段，而是人工智能融合一网统管正在上演的现实。各机构单独搭建系统，纸质档案转为数字化，信息孤岛现象严重，机构间依靠人工流转情报。搭建数据互通枢纽，打破部门信息壁
智能调度系统年创效益400万
鄂尔多斯某露天煤矿12台挖掘机搭配60辆运矿卡车，应用智能配车技术后生产效率提高15%，每年可增加效益400万元。加上燃油消耗减少442万元、计量损失回收535万元、人工成本节省40万元，综合年度效益达1,417万元。挖掘机等待装车、运矿车排队聚集、设备空载运转——这是露天矿剥离作业中的普遍现象。缺乏智能调度系统的情况下，设备依赖现场人员指挥调度，效率损失十分严重。⚠️ 中国煤炭工业协会统计：运输成本占露天矿生产总成本的35%-45%，运输效率直接决定企业盈利水平。系统实时监测每台挖掘机的作业进度、每辆运
鸿蒙新纪元：从应用堆砌转向智能调度
过往数年，外界审视鸿蒙的核心议题始终聚焦于一点：华为能否构建起一个独立且成熟的操作系统生态。 然而，随着2026年的到来，这一命题正发生深刻转折。 在近日落幕的华为开发者大会（HDC 2026）上，华为披露了最新数据：HarmonyOS终端设备总数已突破6600万，可获取的应用及元服务超40万，注册开发者超1100万，开源鸿蒙生态设备规模更是超过13亿。 这意味着，短短三年间，在历经原生应用迁移、开发者招募与生态构建后，鸿蒙已逐步跨越“能否使用”的门槛，迈向“是否好用”的新阶段。 AI浪潮重塑了竞争格局。