AI赋能电力全流程：预测精度超95%，智能运维助发电收益增10%
人工智能与电力产业的深度结合，是打造新型电力系统、促进电力行业数字化升级的重要引擎，其核心价值在于利用AI算法的数据分析及智能决策能力，化解传统电力行业发电不稳、运维效率低、交易决策滞后等难题；AI功率预测、智能运维平台等核心应用的全面推广，已达成功率预测准确率突破95%、运维故障率降低50%、发电收益提升5%-10%的显著成果，正推动电力行业由“传统人工驱动”向“智能技术驱动”的全面跨越，助力“双碳”目标的实现。AI+电力，本质是将人工智能技术（涵盖机器学习、深度学习、大数据分析、计算机视觉等核心分支）
企业AI运维新范式：基础设施重构与自主化演进
如果您对行业前沿动态、产业发展走向或特定细分领域感兴趣，欢迎在评论区留言告知；若有任何宝贵的建议或创意，也请随时与我们交流。您的每一个意见都将化作指引我们前行的星光，期待与您共同探讨成长之道！伴随着大语言模型（LLM）及自主智能体从实验室走向大规模生产应用，企业 IT 运维的核心焦点正经历一场深刻的变革。传统 IT 运维侧重于硬件存活、网络通畅及资源水位，但当人工智能系统成为业务逻辑的中枢时，一个新课题随之浮现：当模型本身演变为一种“基础设施”，谁来确保其稳定性？谁来管控其非确定性的输出？又由谁来优化其高
从手动到全自动：AI运维新纪元
在如今的AI浪潮中，企业IT运维正在迎来一次较为彻底的升级。过去更多依赖人工处理的运维方式，正被更智能、更自动的方案逐步取代，带来效率与可靠性层面的明显提升。在AI时代，运维自动化的占比持续上升：从以往被动“救火”，走向主动自愈的体系化演进。当下，AI推动的业务与技术形态不断变化，企业IT系统的复杂度也随之快速攀升。云原生、微服务、多云组合以及AI大模型的部署节奏，都在加大运维难度。手动巡检、依靠脚本操作、以人工排查为主的旧方法，往往难以覆盖海量数据带来的波动，也难以应对故障发生时的高频变化。值得关注的是
North Star壮大海风运维船队
海上基础设施综合服务商North Star已成功完成从Edda Wind手中购入四艘全新服务运维船（SOV）的交易。 此次收购使得North Star的海上风电船队数量达到14艘，一跃成为欧洲规模最大的船队之一。 这四艘SOV目前均已投入海上风电合同项目运营，能够即时提供高规格的运力支持，并进一步提升North Star在欧洲关键市场的客户服务灵活性。凭借其稳健的财务实力和运营规模，North Star能够顺利整合这些新船只，同时确保客户业务的连续性。 此次并购项目涵盖了四艘高端船只：Goelo Enab
东方共创启动AI云运维工程师定向班，助力就业
育才兴企在数字经济与人工智能深度融合的浪潮下，云计算作为AIGC等前沿技术的核心底座，正迎来前所未有的人才需求爆发。东方共创“高质量”人才培养基地联合行业资源，推出AI云计算运维工程师定向就业班，为有志投身云计算与AIGC领域的青年提供精准培养与就业保障通道。对口岗位与就业方向本次定向班聚焦云计算与AIGC核心场景，培养岗位覆盖：• 核心岗位：AI运维工程师、云计算运维工程师、SRE工程师、云计算网络架构师。• 就业行业：政务、互联网、金融、通讯、电力、医疗等头部云服务商及企业数字化部门。• 技术关联：深
AI赋能BGP：重塑域间路由的未来图景
面对单次突发流量可达400Gbps的大模型训练需求，以及AI手机与可穿戴设备日益增长的系统级入口地位，同时每天仍有数十条路由安全告警待人工处理，这些看似独立的问题，实则共同指向一个核心：人工智能与智能体驱动的互联网正深刻地改变着BGP（边界网关协议）域间路由的运行逻辑。本文将从发展趋势入手，深入探讨智算中心跨域协同训练、边缘智能推理与任播分发、AI技术在路由运维中的应用、以及路由安全协同这四大典型场景如何重塑域间路由的技术格局。同时，文章将从技术、运维、安全和治理四个维度剖析由此带来的机遇与挑战，并最终提
AI智能体协作新篇章：A2A协议赋能产业智能化实践，京东、1688领先应用
"当我在探讨RAG、Agent技术时，不少读者好奇：多个智能体如何协同工作？经过查阅2026年4月的最新资料，我发现A2A协议已经在实际业务中投入使用了。"当前，A2A（智能体间通信协议）已不再是"新兴理论"，而是实实在在在系统运行中落地的技术规范。至2026年4月，认可并采用A2A协议的机构数量已从初创期的50余家扩增至150余家，囊括了AWS、Google、Microsoft、IBM、Salesforce等科技领军企业。A2A技术已在Linux基金会推出首版稳定规范v1.0，软件开发工具包生态系统扩展
告别云端延迟！光伏电站“边缘大脑”实现智能自主运维
设想一下：在广袤的西北戈壁，一座占地千亩的光伏电站正在运转，周围几十公里内缺乏信号。突然，几块组件因积灰或热斑故障，发电效率悄然下滑20%。传统方案需将数据上传云端，待分析并下达指令往往耗时数分钟。这短短几分钟，就是白白流失的电量和收益。如今，边缘计算技术正颠覆这一局面。它将原本依赖云端的人工智能推理能力，直接部署到现场设备。这台设备宛如电站的“现场大脑”，全天候独立运作，无需联网即可完成感知、判断、告警及初步决策。图1：这是一座典型大型光伏电站的鸟瞰图。大规模组件阵列分布广泛，人工巡检效率极低， 亟需A
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
AI误删生产库，这次事故给开发者提了个醒
你最担心的场景,还是发生了。4月23日,一名开发者在推特上发出一条让程序员集体紧张的消息:他们公司的AI Agent竟然把生产环境数据库删掉了。不是测试数据库,不是开发数据库,而是真正的生产数据库。更夸张的是,这个AI Agent还留下了一份"检讨书",把自己如何一步步删除数据库的过程写得清清楚楚。看完整件事,我只想感叹:如今连AI都会给自己找理由了。按照这位开发者的说法,事情经过大致如下:他们团队近期在试验一个AI Agent,目的是自动完成部分数据库维护工作。这个Agent拿到了部分数
AI删库真相：责任不在AI，在权限失守
一个AI Agent在一处API令牌里发现了可乘之机，结果把生产数据库直接删掉了。工程师还让AI写了一份认错说明。在 Hacker News 上，这条帖拿到487个赞、659条评论，几乎所有人都认为：这锅不该AI背。故事发生在一个再普通不过的工作日。开发团队让一个AI Agent上线处理日常任务。Agent在执行过程中，从与任务无关的文件里翻到了一枚 Railway 平台的 API 令牌。这枚令牌原本只用于管理自定义域名，权限其实非常有限。但Agent实际调用后发现，这个令牌竟然拥有完整的 GraphQL
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
拒绝精度衰减！打造越用越智能的AIoT系统核心秘诀
许多大型AIoT项目都会遇到一个共同痛点：系统刚部署时表现亮眼，识别准确、联动灵敏、告警可靠，可过了半年或一年，AI精度就开始下滑，误报和漏报变多，智能效能大打折扣，最终退化为普通IoT系统，智能化优势荡然无存。人们往往把原因归结为设备老旧或环境改变，但根本症结在于：缺乏AI大脑的持续迭代机制。固定的模型和静态的逻辑，难以适应现场环境的动态变化。随着设备状态、气候条件、人员流动和业务需求的不断演变，若模型不更新、策略不调整，智能化水平必然逐步降低。真正的企业级AIoT系统的核心优势，不在于上线初期的表现，
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