AI智能除霜重塑冷链：单台冷风机月融霜次数锐减76%
冷链物流领域，冷风机除霜常被视作微不足道的环节，实则是吞噬巨额能耗的“隐形黑洞”。传统冷库多采用定时除霜策略——无论结霜轻重，每4至6小时强制加热一次。这种“定时轰炸”式操作引发大量无效加热，既浪费电力，又将热量引入库内，迫使压缩机额外做功以抵消热负荷，形成典型的“内耗循环”。2025年7月，名为“AI智慧融霜”的技术在长运冷链物流中心落地，以真实数据证实：制冷系统中这一看似次要的环节，实则蕴含巨大节能潜力。从“定时除”到“看霜除”：AI如何重构除霜逻辑。AI智慧融霜系统的核心逻辑并不复杂——以机器视觉取
AI赋能工业节能，开启智能制造新篇章
近期，国家密集发布推动“人工智能+”的指导文件，明确将AI技术确立为培育“新质生产力”的关键动力，为中国制造业的转型指明了方向：智能化、绿色化、高效化。其中，“AI+节能”正从可选策略转变为必须落实的核心任务，助力企业实现降本与绿色发展的双重目标。1国家有指导：政策协同发力《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》定方向：该文件作为高层战略部署，明确了“人工智能+”是覆盖全社会各行业的全面赋能行动，强调推动AI在绿色低碳领域的创新应用，为后续政策提供了总纲领。《关于推进“人工智能+”制造业高质量发展的
AI 数智供热实战③:十年冷热不均顽疾，靠全网平衡如何根除？
前两篇已阐明核心区别：传统自动化依赖固定参数维持运行，而 AI 数智供热则凭借动态模型实现自适应优化。许多同行读完难免产生最实际的困惑：原理虽懂，但面对日常供热中最棘手的冷热不均、近热远冷及片区失衡难题，AI 究竟如何落地解决？能耗超标尚可逐步优化，调度繁琐也能慢慢减负，唯独用户室温不均与投诉集中，是每年供暖季无法回避的硬骨头。本文作为系列第三篇，直击供热运维核心痛点，深度解析 AI 全网水力智能平衡：传统人工平衡为何难以彻底？AI 平衡的核心逻辑何在？一线现场如何具体落地见效？无论是老旧管网还是新建小区
AI环保周报：新品发布与项目落地双丰收
本周环境AI领域的目光聚焦于第27届上海国际环博会（IE expo China 2026）。该展会于4月13日至15日在上海举行，同期设立了“2026人工智能技术与环保领域应用专题展览”，集中呈现了AI从“辅助手段”跃升为环保治理“核心动力”的最新进展。项目/产品内容：该产品于展会首日（4月13日）面向全球发布。它深度融合了AI决策与工业控制技术，能够依据溶解氧、负荷等数据自主做出决策并实时调整曝气量，目标是将污水厂的曝气单元能耗削减30%，是助力水处理厂迈向“L4级自主运行”时代的关键设备。经费/商业模
中控信息重磅发布水厂AI大模型与智能氧化工艺
在人工智能技术飞速发展的时代，如何利用AI技术提升水厂运营效率与决策精度，已成为水务领域亟待解决的关键问题。4月17日，中控信息在深圳水大会上隆重揭晓了两项突破性创新——WPT水厂AI大模型与智能高级氧化工艺系统，为水务行业的智慧化升级开辟了新路径。WPT水厂AI大模型：打造水务“智慧中枢”长期以来，水厂运营普遍存在数据零散、系统孤立、过度依赖人工经验等难题，安全运行与成本效益优化更是行业的核心挑战。中控信息自主研发的WPT水厂AI大模型，正是为破解这一困局而生。WPT水厂AI大模型基于MoE（混合专家模
AI助力半导体厂务电力：从被动防御转向主动预测
半导体工厂的供电网络，涵盖了成百上千台开关柜、变压器、保护继电器、不间断电源及发电机组。在传统的维护方式下，故障通常要在设备跳闸或烧毁后才被察觉。而AI技术的应用，赋予了电力系统一个具备“感知、分析、决策”能力的智慧核心。过去配电室的巡检主要靠人工“看、听、闻、摸”，不仅效率低下还存在安全隐患。如今，智能轨道巡检机器人配备了高清摄像头、红外热成像仪和局部放电传感器，能够全天候不间断地进行自动化巡检。视觉识别：借助AI图像识别算法，能够识别开关柜指示灯状态、仪表读数以及断路器的分合闸位置，识别准确率超过99