AI数据中心换标尺：从机柜数转向可用MW
可用MW，直白讲，就是一个数据中心园区已经能够稳定供应给AI机柜的电力规模。它和规划MW不同，也和建筑面积无关。机柜功率提升之后，仅统计机柜数量会失真：电力未接通、冷量未到位、网络未贯通，再多楼层也只是空置。⚡IDC运营商的排名，正在从"谁的楼多"变成"谁能把电、冷、网同步交付出来"。CBRE和JLL今年的数据中心报告都将电力瓶颈、预租、上架进度和区域供给列为重点。这一转变对AI影响更直接，因为训练和推理集群需要的不是零散机柜，而是成片可用的负载、低时延互联和持续运维能力。这条链路可分为五个环节。第一是市
制冷工程师在AI浪潮中的蜕变之路——经验不会被取代，价值将被重估
点击图片进入课程学习：《Amesim制冷仿真入门课程：空调库》封面图 AI与制冷工程师：经验不会被抢走，但会重新定价（首图 2.35:1）负荷计算、绘图、查阅规范正在被 AI 吞噬——深谙原理的人为何身价倍增深夜十一点，你仍在修改明天的方案：冷负荷反复核算，图纸一改再改，规范条文翻遍半本手册。刷手机时瞥见一条消息——"AI 又取代了 XX 岗位"。心里一紧，完全可以理解。因为 AI 早已不只是新闻里的概念，它已悄然入驻你的机房。三个近在眼前的真实案例：香港理工大学的 AI 供冷系统在大型建
工业AI赋能预测性运维：让设备管理从被动转为主动
在工业制造领域，设备运转的稳定性直接影响生产效率和经济效益。据相关数据显示，我国规模以上工业企业超过51.2万家，庞大的设备保有量使得运维管理面临巨大挑战：约44%的企业每月至少遭遇一次非计划停机事件，而单次停机造成的经济损失高达63.6万元/小时。一旦核心设备发生突发故障，不仅会严重扰乱正常生产秩序，还可能导致紧急抢修、订单延期交付以及巨额经济损失。针对传统运维模式中存在的人工巡检效率低下、设备运行状态难以量化、早期潜在风险难以察觉、维修经验无法有效积累等难题，中电鸿信推出了工业AI与预测性智能运维深度
拒绝告警轰炸：AI模型生产环境监控与运维实战指南
运维人员常面临一个难题：AI模型在测试时表现完美，一进入生产环境却突然失效。更令人苦恼的是，传统监控仅能捕捉到服务宕机或延迟超标，却无法察觉模型性能退化、数据分布漂移或“幻觉”等隐性故障。只有当业务部门抱怨性能下降或用户投诉时，我们才意识到问题，导致排查耗时且损害业务声誉。为了防止故障，许多团队堆砌了过多的指标并提高了告警阈值，最终陷入了恶性循环：每天成千上万条无效告警迫使运维人员学会“自动忽略”，导致真正的核心故障被掩盖，最终引发业务事故。今天，基于一线经验，我们从部署逻辑、监控体系和实战案例三个维度，
专科生突围：大模型赛道竞争激烈，算力运维或成新出路
大模型表面的繁荣，离不开背后默默支撑的算力运维技术团队，他们既是 AI 系统的稳定基石，也是大专背景人群进入人工智能领域的理想切入点。不必执着于算法研究，专攻 AI 底层算力运维，同样能踏入人工智能赛道。算力中心作为大模型运转的物理根基，涵盖智算中心、GPU 集群、IDC 机房等领域，市场对熟悉硬件、服务器及集群运维的实战型人才需求旺盛。从职业方向来看，掌握相关技能后可进入国企智算中心、AI 公司算力平台、算力产业园 IDC 机房或系统集成服务商，从事服务器、GPU‑Stack 算力集群、监控平台等运维岗
【开班动态】AI大模型运维工程师就业培训班2608期正式启动
项目负责人开场阐述基地整体情况及AI行业前景，指出当前人才缺口显著。苏总寄语学员，期望大家在磨砺中筑牢技术根基。教学主管针对课程架构展开全面解析，通过三个月时间实现从零基础到独立负责AI生产系统运维的跨越，并掌握全链路实操能力。项目致力于培育能让AI"顺利启动、持续稳定、长效运行"的核心人才——AI运维工程师，关键职责是确保AI系统在整个生命周期内保持平稳、高效、精准的工作状态，保障AI模型持续输出价值。就业指导老师援引历届学员成功范例，就就业环境、职业路径规划及就业帮扶机制进行细致讲解，激励学员锚定职业
AI工程落地新阶段：从模型搬运迈向AI-Native基础设施
当模型性能已不再是制约行业发展的唯一关卡，AI工程部署的"后半场"正式启幕。如果说前两年AI领域的核心赛道聚焦于那些参数量动辄达千亿、万亿级别的大模型，那么步入2026年，关注的目光正悄然迁移到舞台的侧翼——AI部署与工程化落地环节。一个不容回避的现实是：大模型间的"智力"角逐远未落幕，但AI应用的"体能"比拼——怎样高效、稳健、低成本地将模型转化为实际产出——已成为行业分胜负的核心要素之一。据权威市场分析机构预估，到2029年，AI基础设施（AI Infra）领域将孕育约2.3万亿美元的商业机会。这股潮
2026工业AI智能体趋势研究报告
工业AI智能体, 并非传统工业软件的AI嵌入方式, 而是一种全新的软件系统, 它可以理解生产目标, 可以调度既有体系, 可以推动任务运转, 还可以持续进行闭环优化。它的核心本质, 就是将过去依靠计划员、工艺员以及老师傅人工协调的高频次决策, 转化为可被感知、可被编排调度、可被反馈响应的智能化生产流程。在市场经济空间维度内, 报告开展了相关测算, 就工业AI智能体软件市场而言, 到2030年之时, 有望形成达千亿级别的体量, 其中排产调度、工艺优化、执行监控与设备运维属于高价值且优先落地的场景。排产Agen
新华三×信通院发布权威报告：AI驱动数字基础设施下的ICT智能体创新路径
2026年7月，信通院云大所携手新华三联合推出了一份46页的《ICT智能体技术突破与建设指南》，将近年来备受瞩目的"智能体"概念从理论层面落地到ICT基础设施的实际场景中。若你仍将AI视为辅助撰写文档、排查故障的工具，那么这份报告将明确指出：ICT运维的代际转折点已经到来——从依赖人工敲击命令，到智能体自主决断、跨域协同，乃至全栈自愈。我们梳理了报告中三个最具参考价值的判断，助你快速把握ICT智能体的发展逻辑。首先要厘清一个核心概念：ICT智能体并非通用大模型的简单封装，而是深植于ICT基础设施的"专业智
AI助手卡顿？从这四处入手排查
在客服、研究和内部办公等团队将 AI 助手正式上线后，常常会碰到一种不易察觉的问题：虽然没有报错信息，但响应时间却从最初的几秒慢慢变长。AWS 的一篇技术博客提供了诊断思路。对于运维人员来说，重点并非马上替换模型，而是先定位耗时究竟出现在哪个环节。不同类型的任务不能套用同一个速度指标。批量整理文档的场景可以容忍较长等待，而在线客服则要求即时反馈。所以，第一步应当针对具体业务场景设定"性能预算"，即团队可以接受的最大响应时长。AWS 给出的示例借助 Amazon Bedrock AgentCore Obse
领充智能体1.0发布，开启充电运维智能化新纪元
2026年7月15日，在第二届车能融合与智慧发展论坛暨“领芯科技”品牌盛典上，领充新能源CEO周强对外发布与阿里云共同研发的领充智能体1.0。发布伊始，周强以《技术延伸肌体能力，智能重塑思维效能》为主旨对如何应用人工智能进行阐述。周总表示，AI和其它工具一样，所有人类发明的工具，极度提升了人类重复劳动的效率，缩短工作时间，但无法替代人的决策、底线与思考。要知道大模型的边界，才能用好人工智能，让技术落地为产业。人需重点把控重大风险、业务决策与价值取舍，理性驾驭智能技术，规避过度依赖人工智能带来的行业隐患。领
AI助力风电运维升级，叶片损伤预测研究工作组会议在杭举行
8月6日，聚焦风电机组叶片损伤预测的《基于 AI 对风电机组叶片损伤预测应用研究》项目第二次工作组会议在杭州顺利举行。该会议由可再生能源专家技术委员会主办，科大讯飞与讯飞潮汐力共同承办，汇聚了行业协会、发电企业、整机制造商及科研院所等领域的近80位专家，通过线上线下联动的方式展开了深入探讨。步入风电产业的存量发展阶段，叶片维护面临诸多挑战，如损伤信息碎片化、标准不统一等。AI技术的兴起为解决这些难题提供了新思路。2026年1月，可再生能源专家技术委员会启动了该项目，协合新能源、中车启航及科大讯飞共同担任召
AI技术如何重塑智慧建筑应用场景
2026年7月世界人工智能大会在上海召开，人工智能正在深度重塑智慧建筑的核心架构，而非仅仅停留在表面的智能化升级。我们将系统剖析AI技术为智慧建筑场景注入的新动能。AI驱动智慧建筑的三种核心模式传统智慧建筑的运行逻辑为：传感器 → 数据采集 → 预设规则触发 → 执行动作。这实质上仍属于自动化体系，距离真正的智能化尚有差距。AI时代的智慧建筑正朝着三个更高层级演进：维度传统智慧建筑AI赋能的智慧建筑决策机制预设规则、人工配置自学习、自适应、自主决策系统架构烟囱式独立系统端边云协同、大模型驱动价值输出降低运
AI超级工厂：算力之外，真正稀缺的是什么？
芯片数量增加意味着算力增强，模型也随之更先进——这个逻辑看似合理，实则仅涵盖了AI工业体系的一小部分。2026年7月30日，欧盟宣布启动AI超级工厂招标，计划在欧洲建造多达7座大型AI基础设施。该项目由产业界主导，欧盟及其成员国提供最高100亿欧元的资金支持，并旨在吸引不少于200亿欧元的私人投资。这不仅仅是增加几个数据中心。欧盟官方将AI超级工厂定义为包含先进AI处理器、软件和云技术栈、高速连接、节能数据中心，并具备支持前沿模型训练、推理和微调能力的设施。这一举动释放了一个值得关注的信号：AI竞争正从“
AI智能体入驻园区：万兆网络升级，重点不止于提速
企业园区网络过去常被当成办公连接设施，主要考验上网、会议和文件传输体验。AI智能体开始处理日常任务、调用多个系统、持续上传多模态数据后，网络承担的角色明显变重。变化先落在流量上。2026年预计会有40%的企业应用嵌入智能体，2025年这一比例还不足5%。这不是应用形态的小改版，而是更多业务动作开始由软件自动发起，网络要承受更高频的上行和并发请求。更麻烦的是数量。端侧智能体可能从人均一个走向人均多个，压力同时挤到无线空口、接入交换机、终端准入和运维响应上。万兆AI园区网络的核心变化，是把“连接够不够快”改成