近期，第43届国际机器学习大会（ICML 2026）在韩国首尔举行，ICML是人工智能与机器学习领域顶级国际学术会议，与NeurIPS、ICLR并称机器学习领域三大代表性顶会，在全球学术界与工业界具有极高影响力。
本届ICML 2026投稿竞争尤为激烈，共收到全球有效投稿23918篇，最终仅录用6352篇论文，在录用成果中，仅有536篇论文被遴选为Spotlight Paper，占总投稿量的2.2%，福加智能AI应用研究院（FUCA AI Labs）联合悉尼大学、乔治·华盛顿大学及北京工业大学完成的原创AI研究成果—Progressive Structure Adjustment for Homophily Shift Adaptation（PSAHS）（面向复杂耦合结构的渐进式图适配框架） 成功入选ICML 2026 Spotlight，标志着福加智能在基础AI算法研究领域迈出坚实一步，对齐世界前沿。
图 | ICML 2026在韩国首尔COEX会议展览中心举行
原创AI突破 让AI理解复杂能源系统
众所周知，在 AIDC 中，GPU 集群、液冷系统、冷站、储能以及供配电等共同决定整体能源利用效率；在高效制冷机房中，冷水机组、水泵、冷却塔、末端设备等共同影响系统综合能效；在源网荷储系统中，光伏、储能、电网和负荷持续协同变化......能源系统正从单设备运行走向多设备、多能源、多策略协同运行，这些复杂场景真正需要解决的问题，不只是预测某一个变量，而是需要理解整个系统内部不断变化的关联关系，PSAHS正是聚焦复杂系统中结构关系持续变化的问题，提出了一种能够适应动态环境变化的AI学习方法，使模型能够在不同场景间实现稳定、高效的知识迁移。
依托20多年的积累，福加将行业Know-how、物理机理、工程经验、10000+项目所沉淀的大量数据深度融入PSAHS，构建出覆盖预测、推理、优化、控制和自主学习的 “能碳+AI” 产品技术体系。
图丨福加AI应用研究院携成果亮相
结构智能赋能 从算法突破到产业落地
PSAHS所形成的Structure Intelligence（结构智能）能力正在持续融入福加智能核心产品体系，如青山大模型、eFlex能碳管理平台、E²XAgent能效提升智能体等，助力福加智能完成从原创算法突破到行业应用落地的完整闭环。
依托ICML前沿成果与结构智能能力，福加智能已在多场景实现全链路智能能效优化。面向AIDC绿色算力，突破局部设备优化局限，达成负荷精准预测与PUE持续压降；面向高效制冷机房，自主学习机组、水泵、冷却塔联动规律，实现全年8760小时动态主动寻优；面向零碳园区源网荷储一体化建设，深度挖掘光伏、储能、电网、负荷动态耦合关系，落地新能源出力预测与综合能源全局优化......福加智能正以顶尖AI学习能力赋能核心业务，为客户提供低能耗、高可靠、低成本的能碳服务。
图丨福加“能碳+AI”数字化蓝图
未来，福加智能将持续推进原创AI技术研发，将国际前沿成果转化为能碳管理核心能力，为客户提供更加高效、绿色、智能的能碳管理解决方案。
