6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展，通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强，并满足新的需求而顺势发展的系统，将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流，推动我国6G通信技术发展，《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏，论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论，重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域，期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

2021-04-26
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AI驶入_高速路

当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应

2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．

2021-04-26
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能（Artific堪IIltelligenee，AI）作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用，提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法，比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践；其次按功能对其进行分类，并阐述其主要支撑算法；最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

2021-04-26
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全自动集装箱封条分拣方案

为了提高港口码头、班轮公司、堆场对集装箱封条的使用和管理效率，针对目前传统封条派发方式进行分析，形成一套关于集装箱封条自动分派和管理的解决方案。方案是软硬件配套产品，涉及工业设计制造、人工智能、AI图像识别、PLC控制网络通信、远程实时监控等技术。方案可助力码头通过智能设备对集装箱封条进行入库、盘点、分拣、分配、跟踪处理，整个过程显著减少人工干预、简化信息传递，大幅提高集装箱封条管理的工作效率。

2021-04-26
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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营，以安全运营目标为导向，以人、流程、技术与数据的融合为基础，面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节，构建具有高自动化水平的可信任安全智能，以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实（XR）、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展，极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式，沉浸式体验已越来越受到重视与应用。尤其在教育领域，沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征，创造出了更优质的学习空间，学习者可进行各种模拟体验，为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。这种境身合一的沉浸式学习体验，不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学；也可用于培养学习者的创新性思维和想象力，还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面，进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

2021-04-26
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Deep X-Ray- 一种机器学习驱动的WAF规则窃取器

人工探测的不足之处：n 依赖攻击者的技术水平；n 重复工作，耗时耗力难以大规模展开；n 细节方面很容易疏漏；n 人工机器学习的优势：经验难以覆盖全量的攻击payload；n 有限的人工介入；n 善于从数据中学习规律；n 可以批量的自动化运行

2021-04-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。