AI聚势制造 共创绿色未来
活动开始前，与会嘉宾首先走进阜宁县科技成果超市参观，实地了解科技成果转化服务平台的运行成果。在科技金融政策解读环节，金融机构代表重点围绕科技企业融资扶持、成果转化贷等内容进行了深入说明，为企业更好地用活用好金融政策工具提供帮助。溪河数智商务总监陈伟作了《新能源领域 AI 硬件生态体系建设》主题分享，全面介绍了溪河数智以 AI 硬件生态为牵引、助推新能源产业高质量升级的实施路径，并系统呈现了多项在新能源领域成功落地交付的 AI 硬件典型应用案例。他表示，构建开放协作、安全可靠、标准统一的 AI 硬件产业生态
AI叠加本土化发力，ManageEngine卓豪加速迈向智能运维
AI能力的深度渗透，正持续改写企业数字化运营的基础逻辑，也让IT运维迎来新的管理范式与更高要求。随着企业数字化转型进入“深水区”，混合多云逐渐成为主流架构选择，而AI算力需求的快速攀升又进一步放大了IT基础设施的复杂性。过往依靠人工处理、工具割裂的运维方式已难以匹配当前业务节奏，企业迫切需要实现跨云、跨设备、跨系统的统一可视化与集中管控，并借助AI完成从被动处置到主动预警、从人工执行到自主运维的跃迁。同时，数据安全、信创落地等多重约束也在推动IT运维向智能化、本土化、合规化方向加速演进。日前，Zoho集团
企业级AIOps智能运维体系建设实践
随着云计算与微服务架构的持续普及，IT 系统的复杂程度正快速上升。传统依赖规则与阈值的运维方式，已经难以满足现代企业对系统稳定性和业务连续性的更高要求。本文围绕 AIOps（智能运维）的技术体系进行系统梳理，重点讲解可观测性数据底座的搭建方式、异常检测算法的选择思路、大语言模型（LLM）在运维中的创新落地路径，以及自动化处置闭环的工程化实现方案，并结合金融行业的典型案例，为企业建设智能化运维平台提供系统参考。第一章：现代 IT 运维面临的挑战与转型需求在数字化转型持续推进的背景下，企业 IT 基础设施正经
浙大谭建荣院士团队招聘工业人工智能博士后
由于科研工作需求，浙江大学机械工程学院谭建荣院士的科研团队现面向社会招聘工业人工智能领域的博士后研究人员1名。该团队长期致力于航空装备智能运维算法、强化学习决策、可信人工智能及大模型应用等方向的研究，主持了多项国家重点研发计划、国家自然科学基金及行业重点项目，科研基础扎实，项目经费充足，学术氛围开放。本次招聘主要依托航空机队保障智能决策项目，核心工作包括针对复杂保障场景的Python仿真环境开发、强化学习算法的训练与评估、智能决策软件的实现以及相关技术文档的编写。此外，团队在大模型与故障诊断结合、有限元分
41号令催生新需求：AI+光学技术赋能变压器智能监测
2026年4月9日，国家发展改革委颁布第41号令——《电力重大事故隐患判定标准及治理监督管理规定》（简称41号令），规定自2026年7月1日起在全国范围内强制执行。电力安全监管由此告别“模糊排查”时代，进入“量化判定”的强制新阶段。该规定首次以国家强制性文件形式明确：直流±800千伏、交流1000千伏及以上变压器（换流变）监测中，乙炔含量达5微升/升或周增幅超2微升/升，氢气含量超450微升/升，总烃含量超450微升/升，均直接列为重大事故隐患。当“合规”成为电力企业的必选项，更深层的挑战随之而来：如何保
国家电网百亿具身智能布局加速，四大场景推动机器人规模化落地
界面新闻记者 | 李家琦 界面新闻编辑 | 林腾 除了舞台表演，机器人(14.200, -0.58, -3.92%)即将迎来史无前例的规模化应用。 4月22日，界面新闻记者独家获悉，国家电网有限公司已内部印发《2026年具身智能发展规划》，计划在今年集中采购各类具身智能设备约8500台，总投资约68亿元，重点聚焦电力巡检、带电作业、应急救援、仓储物流四大场景，旨在推动电网从“人工运维”向“自主化运维”转型。 “若计入南方电网及地方能源集团的跟进采购，业内预计2026年电力行业具身智能总投资规模有望突破10
凯奥思数据AI大模型赋能PHM系统，助力企业智能运维升级
公司依托自主研发的核心算法，构建了一套完整的工业智能产品体系，包含1套超思工业智能服务平台；4类硬件产品：有线传感器、无线智能传感器、边缘智能采集器、无线智能网关；6大智慧系统：设备预测性维护及健康管理系统、设备全生命周期管理系统、先进过程控制系统、能源管理与优化系统、库存优化、生产计划排程；N个行业细分场景解决方案：煤气管网平衡寻优、选煤厂智能配煤、集装箱智能优化、板坯库智能调度等。公司荣获国家高新技术企业、江苏省工业互联网发展示范企业、江苏省专精特新中小企业、江苏省最具成长潜力留学人员创业企业、江苏省
辽宁联通携手烽火通信：控制孪生技术驱动网络智能化升级
如今网络已超越传统通信传输的角色，转变为支撑智能调度、全域保障、高效运维的关键数字基础设施。传统网络管控模式存在感知能力滞后、决策依赖经验、运行风险难控等明显短板，驱动网络从被动应对向主动智能深度转型，已成为行业高质量发展的核心任务和关键路径。技术突破：从数字镜像到闭环管控作为国家核心通信运营商，中国联通(4.500, -0.16, -3.43%)肩负起新型数字基建的重任。针对行业难题，辽宁联通与烽火通信(56.260, 3.21, 6.05%)深度合作，以技术创新为驱动，率先引入“控制孪生”理念。作为数
华工科技双项目入选湖北省首批AI应用示范场景
喜 报★近期，2026湖北人工智能产业生态峰会暨"AI+制造"政策解读会顺利闭幕，现场发布了2026年湖北省首批人工智能典型应用场景榜单。武汉投控集团所属企业华工科技旗下的华工赛百"具身智能自适应弧焊机器人"方案与华工法利莱"面向制造装备的巡检机器人大小模型协同智能运维系统"方案双双上榜，充分展现了其在人工智能与制造业深度结合方面的技术突破。本次湖北省首批人工智能典型应用场景评选，经过企业自愿申报、地市推荐、专家评审、会议审定等多个严格环节，最终遴选出137个代表性案例，广泛涉及具身智能、AI+工业制造、
AI助手实战：轻松搞定Docker镜像拉取
还在为Docker镜像拉取失败而困扰？今日展示AI智能助手如何运用Skill技能包自动化解决复杂的网络限制问题！看AI如何化难为易，让技术难题迎刃而解。在AI驱动的运维时代，我们不再需要手动处理繁琐的网络问题。通过AI智能助手 + Skill技能包的组合，复杂的技术挑战可以被自动化解决：本次实战运用的CNB-Docker-Transfer Skill是一个高度自动化的解决方案，它集成了：AI决策 + 自动化流程 + 云端资源 = 零失败镜像获取让我们看看AI助手是如何运用Skill自动化解决镜像拉取问题的
卓豪AI大会：聚焦长期主义，构建AI时代智能运维新生态
点击左上角蓝字关注我们2026 年 4 月 15 日，ManageEngine 卓豪在京城举办的年度用户大会圆满落幕。期间，卓豪宣布将阿里云、华为云及腾讯云的原生监控能力纳入版图。随后在 4 月 16 日的专场发布会上，卓豪高管层携手英皇集团 IT 总监韩赟，就高并发智能运维、AIOPS、全球化布局等议题进行了深入探讨，全面阐述了技术演进方向、市场战略及客户价值主张。Q：娱乐与票务等行业经常遭遇突发的海量流量冲击，这对智能运维提出了严峻考验。卓豪是如何确保客户在业务高峰期依然保持敏捷与稳定的？中国区COO
智能科技驱动设备运维新变革
当前，传统粗放管理模式正逐步成为阻碍技术进步的隐性束缚。科研机构及企业研发团队经常陷入这样的难题：珍贵资产的运维仍然依托人工登记与周期性巡检，效率不高不说，当设备突发故障时响应迟缓，难以确保关键仪器的稳定运行？工作人员操作中的不规范行为潜藏重大风险，却难以实现有效监管？此外，“数据孤岛”现象正导致研发管理失去方向。各式设备、信息技术系统与能源网络之间缺少必要关联，数据难以共通，致使管理层难以形成整体性认知。尤其是大量缺少网络联接功能的老旧仪器，成为数字化转型的灰色地带，宝贵的测量数据无法被系统直接采集。而
【新闻聚焦】国内首个新型储能AI分析系统正式上线
点击关注订阅我们3月24日，央视新闻联播关注了由南方电网公司自主研发、我国新型储能行业首个人工智能分析平台正式投入使用。南网报讯（黄昉） 3月23日，国内首个大规模新型储能AI数据分析平台在广州落地，标志着新型储能设备管理正加速迈向智能化时代。该AI平台由南网储能公司独立打造，目前已汇聚8座试点储能电站的全量运行数据。平台通过实时捕捉300套储能系统238万个测点的运行信息，并调用50余个算法模块及2.8万个智能算法进行算力支撑，实现了对储能设备状态的毫秒级精准诊断。眼下，国内新型储能装机规模已超1.3亿
AIOps入门到精通：面试高频10问一次讲清
想去大厂做智能运维？这份AIOps面试要点值得收藏很多同学在准备运维、SRE、云平台或智能运维相关岗位面试时，都会被AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）这个概念弄得有些困惑。传统运维主要依赖人工查看监控、设置阈值、半夜处理故障；而AIOps则借助AI和机器学习整合海量日志、指标与事件，自动完成异常识别、根因定位、故障预判和自动修复，朝着真正的“无人值守”运维迈进。到了2026年，AIOps已经成为阿里、腾讯、字节、美团等大厂运维岗位面试
LLM驱动认知闭环：AIOps能力版图革新研究
若您关注行业前沿、产业趋势或特定领域，欢迎在评论区分享您的期待；任何宝贵建议或想法也请随时交流。每一份声音都将成为我们前行的星光，期待与您共话成长！AIOps（Algorithmic IT Operations）概念由Gartner于2016年首次提出，核心目标是借助机器学习与大数据技术，将IT运维从“人工驱动”升级为“数据驱动”，实现故障自动识别与批量处置。然而，2016至2023年的初代AIOps（即AIOps 1.0）始终未突破“统计分析+模式匹配”的局限：本质是对运维数据的结构化挖掘，例如通过阈值