指尖上的台区管家：数字化重塑电力基层岗位
台区经理就靠着一部小小的手机，就能精准掌握台区内所有设备运行情况，并且快速开展各类业务，这要是放在过去，简直不可思议。如今，数字化浪潮正以前所未有的速度席卷而来，电力行业也在积极拥抱变革，台区经理这个岗位也在经历着深刻的数字化转型。过去，台区经理的工作模式相对传统。他们每天背着工具包，拿着纸质台账，穿梭在街头巷尾、田间地头。抄表要一家一户跑，设备巡检要逐个查看，故障报修要逐级上报，工作效率受到极大限制。遇到恶劣天气或突发故障，更是疲于应付，常常顾此失彼。数据采集主要依靠人工抄录，不仅耗时费力，还容易出现差
AI赋能风电运维：职业变革新趋势
今天我们来探讨一项正在深刻影响风电行业就业生态的技术革新——风电智能化运维：人工智能与数字孪生技术正在重新定义运维岗位以往的风电运维依赖"经验丰富的师傅+目视检查"，工作人员攀爬80米高的塔架，凭借经验判断异响、观察油温。然而随着单机容量攀升至16MW乃至26MW，机组构造日益繁复，仅靠人工观察和经验已难以胜任。2026年的全新模式是：数字孪生技术+AI预测性维护。金风科技、远景能源等行业领军企业已实现将IoT传感器实时数据流接入数字孪生模型，AI能够在齿轮箱发生实际故障前72小时提前预警。这标志着运维模
华为亮相DTW 2026：以AI Native引领运营商基础设施变革
近期，在DTW2026峰会期间，华为云核心网标准专家李世涛受邀出席AI4Leadership大师课，并发表题为《AI for Vehicle:Building AI-Native Intelligent Mobility Services with Telecom Networks》的主题演讲。演讲围绕AI参考架构及行业实践案例，深入探讨了AI驱动运营商价值转型的路径与方向。 会上，李世涛结合广东高铁项目价值用例，分享了AI在网络规划、智能运维及业务创新等领域的实践成果，指出AI正从赋能网络运营逐步走向重
AI赋能清洁能源：白鹤滩水电站的智能中枢
点击“蓝字”感谢关注当绿电遇见人工智能：白鹤滩水电站的“智慧大脑”嘉兴矩燕智能科技前言在金沙江峡谷深处，白鹤滩水电站的百万千瓦机组正昼夜不息地运转。但鲜为人知的是，这座世界第二大水电站不仅有“钢铁之躯”，更有一颗看不见的“智慧大脑”，人工智能正在这里与绿电深度融合，书写着能源领域的科技新篇。PART.13分钟完成全身扫描过去，给一座巨型水电站做一次全面“体检”，需要近20人耗时一周才能完成。如今，这一切被彻底改变。全域感知网络：接入了遍布大坝、地下厂房、边坡等关键部位的11287台（套） 监测设备，构建了
工大高科举办第九期公共安全研讨会：AI赋能工业升级
2026年6月28日，工大高科第九期全国公共安全技术研讨会在安徽合肥盛大举行。本次大会以“AI赋能，破茧重生”为核心议题，汇聚了国家煤监局、国家铁路局及省市领导，以及院士、科技精英，吸引了来自冶金、矿山、石化、港口、电力、文旅等领域的200余家央国企负责人，以及各大高校、设计院、合作伙伴和主流媒体代表，共计500余人参会。会议重点聚焦工业AI大模型、无人化管控、智能安全监察与运维等前沿技术，共同探索传统工业领域迈向高质量发展的新路径。大会伊始，合肥工业大学党委副书记、校长汪萌致开幕辞，对研讨会的顺利召开表
淮安数字园区的绿色智慧
夜幕降临，结束了一天忙碌的工作，中移在线淮安数字园区（后文简称为淮安数字园区）的客服人员田静回到宿舍，拧开花洒，温暖的热水驱散了疲惫。“水温恒定，随开随热，特别解乏。” 鲜少有人知晓的是，抚慰她疲惫的这股暖流，其实来源于一场“阳光与空气”的绿色接力。 走进这座总建筑面积16.4万平方米的园区，感受最深的是一种“静”与“动”的交融。地面上，是服务数千名员工的现代化生活区，宁静有序；而在地下和云端，是日夜奔涌不息的数据洪流，为数字中国的运转提供着澎湃动力。 如何为这澎湃的“动”匹配绿色的“静”？中移在线淮安园
获批 | 福建电力AI技术深度融入电网全流程，省级工程研究中心获准设立
编译整理 | Stark瞰未来日前，国网福建省电力有限公司申报的"福建省电力具身机器人与人工智能工程研究中心"正式获得省级工程研究中心认定，意味着人工智能技术与电网业务的深度融合迎来重要突破。以光明电力大模型为技术底座，该中心已在电网各业务环节推出系列智能化解决方案：在变电站安全管理领域，边缘计算智能终端与AI工作票核查系统实现全方位监控与违规行为精准判定；在配电网运营维护领域，基于大模型的智能分析助手能够整合多系统数据资源，达成山区线路故障3分钟极速诊断与响应，运维人力成本削减四成；在客户服务领域，智能
AI Agent 重塑数据库：金仓智能运维的真实实力
你或许已经看到了——Cursor 刚拿下 1 亿美元融资，Devin 宣称能取代初级码农，Manus 霸屏那阵子大家都在议论“AI Agent 能否独立办事”。讲真，这股浪潮席卷到数据库领域是必然的。只是速度超出了我的预期。上个月我前往一家金融机构的机房提供技术支持，邻座的 DBA 老赵对我感叹了一句，至今令我印象深刻：“过去是我守着数据库运行，如今是数据库监视着我——它比我提前预知了危险。”起初我以为他在说笑。直到他向我展示了 KES 的告警日志：凌晨 3 点 17 分，平台自主侦测到某张表的索引碎片率
AI医生上岗！TCT港口设备智能运维斩获特等奖
By TCT日前，全国水运港口“数智赋能&低碳转型”绿色创新实践案例评选揭晓天津港集装箱码头（TCT）自主研发的 《基于AI大模型的TCT设备管理智能体创新实践》从全国150项申报案例中突围荣获特等奖港口大型设备管理曾经是个“老大难”“管、用、养、修、检”五大环节决策靠人拍板故障靠老师傅“听声辨位”经验靠口口相传一旦设备故障，作业就得停摆怎么办❓打个比方以前管设备——设备出故障才修修完再等下一次故障现在管设备——AI医生24小时在岗监测设备状态，提前预判故障精准给出维修建议让设备管理从“治病”变成
AI驱动光网络变革：重塑运营商专线与家宽新范式
【中国，上海，2026年6月25日】在2026 MWC 上海期间，全球云网宽带产业协会WBBA举办2026 BDC上海峰会。峰会上，华为光产品线总裁陈帮华发表了题为“AI全面赋能光网络，助力运营商业务范式升级”的主题演讲，提出面向AI时代，运营商可以充分发挥自身优势，升级专线和家庭宽带业务范式。华为全新打造AI-OTN和AI-FAN解决方案，支撑运营商构建全光目标网，实现Network for AI，同时在设备中全面引入AI能力来提升网络性能、可靠性、智能化运维等，实现AI for Network。华为光
全国招募AI云计算运维工程师
国家战略性新兴产业数字化融合发展综合服务全国招募AI云计算运维工程师国家战略性新兴产业的数字化融合，核心是云为底座、数为要素、AI为引擎，推动各行业效率跃升；AI云计算运维工程师是这场变革中保障系统稳定、安全与高效的关键岗位，需求旺盛、价值高、路径清晰。《"十四五"数字经济发展规划》加快AI云平台、AI大数据中心、AI算力基础设施建设、推动企业上云、行业数字化转型、数据安全治理；《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026）》，AI云计算工程技术人员，纳入国家职业标准与数字技术工程师培养
金科环境以AI水生态亮相新加坡水周
近日，金科环境旗下新加坡全资子公司BlueNexus Technologies在新加坡国际水周（SIWW 2026）完成了一场具有标志性意义的展示。在这场汇聚全球65个国家及地区近500家展商、超过55家国际水务机构出席的行业盛会中，公司展出了全栈AI自主水运营生态系统——“水处理机器人新水岛”、全厂无人值守级“水萝卜AI智能体”、边缘智能终端“水萝卜一体机”。 图为BlueNexus Technologies CEO Jack Zhang（左二）向嘉宾介绍“新水岛”。金科环境供图 随着全球城镇化、工业化
AI卫星遥感：重塑桥梁智能监测新格局
在我国庞大的公路桥梁运维体系中，结构老化、形变隐患及运维滞后等问题，始终是道路安全管理的核心难题。传统的检测手段已无法适应大规模桥梁精细化管理的需求，而AI卫星遥感技术的问世，为桥梁安全管理带来了新的契机。它究竟能否解决传统检测的缺陷，给桥梁运维带来革新？让我们深入探讨。国内桥梁运维现状据行业数据统计，我国公路桥梁数量已超百万座，其中许多桥梁服役时间较长，老龄化结构问题十分严峻。在常规运维中，传统检测方式的弊端日益凸显。单纯依靠人工肉眼巡查，难以发现隐蔽的缺陷。人工只能看到护栏、桥面、梁体表面等外露部位，
AIOps为何备受瞩目？深度解析其起源、价值及入门指南
AIOps这个词，近期在运维圈、技术峰会及管理层报告中出现的频率越来越高。大家都很好奇：它源于何处？为何近期突然走红？它能解决哪些实际痛点？大型企业是如何落地的？我该如何跟上步伐？本文旨在解开这些疑惑。AIOps到底是什么？一句话：AIOps = 人工智能 + IT运维。用AI技术处理三大繁琐任务：异常发现：哪些指标出现异常？原因查找：具体哪里出了问题？协助修复：能否自动处理，或至少提供操作指引？行业里有个形象的比喻：AIOps是运维的副驾驶。起初它仅能辅助查看仪表盘并提示“有问题”。如今在生成式AI时代
AIOps的本质:不是AI取代人,而是推动运维能力系统性升级
别一上来就谈 AI 自动诊断故障。真正的 AIOps，是让运维从「人盯系统」转向「体系驱动」。最近在研究 AIOps 相关资料时，我越来越发现，很多人对 AIOps 的认知存在偏差。一提到 AIOps，就容易联想到 AI 自动排查故障、智能定位根因、自动调整配置、自动化恢复事故。听起来很酷炫，但真正到客户现场，客户最关心的往往不是「AI 有多强大」，而是几个更实际的问题：资产到底有没有梳理清楚？ 告警到底准不准确？ 出了问题到底谁来担责？ 处理过程能不能追溯？ 故障教训能不能积累？ 下次能不能避免重复犯错