易观分析2018中国冰雪产业市场生态图谱8页
易观分析中国在线音乐市场年度综合分析202235页
益普索2019高净值客户金融消费习惯白皮书
无论云端训练还是边缘端推理，AI都需要高能效的算力支持，而AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以满足特定应用场景的AI需求，基于特定域架构（DSA）的AI芯片和深度学习加速器（DLA）应运而生，这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会，并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。
按国家统计局2017年标准, 年销售额2000万到4个亿之间的企业为中型企业。这个标准有点偏低，就好像这十年没有一直搞量化宽松似的。我们一般将制造业年销售额2亿到10个亿之间称之为中型企业，10个亿到20个亿以上称为中大型企业，象华为这样年销售近8000亿的巨无霸，我们称为超巨型企业。
随着5G商用的越来越近，对本地传送承载网络提出了更高要求，基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。本文介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构，以及现有传输承载网承载5G所面对的困难，提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略，并给出了山东某市SPN网络部署案例。
主要介绍5G终端在RRC inactive状态下降低上行小包数据的传输时延的实现方法。基于不同的上行小包数据的传输业务特征，识别可以进入Inactive状态的终端。根据终端的业务特征和终端的TA是否变化或终端是否移动，进一步确定终端适合的可降低上行数据时延的两种方法，即选择在随机接入信令消息中携带上行小包数据的时延降低方法，或选择预分配无线资源给上行小包数据的时延降低方法，从而实现降低上行小包数据传输时延的目的。
文章对5G关键技术之边缘计算技术的定义及其通用业务架构，边缘网关、边缘云、云边缘三种落地形态及边云协同关系进行了介绍；同时重点阐述了在政府、企业、家庭、公众客户的众多使用场景方面的发展现状、未来发展趋势，以及边缘计算在提供智慧城市、智慧生产、智慧生活等应用场景的解决方案，并对其具体功能、边缘下沉等要求进行了详细论述。希望能对基于边缘计算的5G业务项目规划和设计人员有所帮助。
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
SpaceX此前已经在星链上进行了光学星间链路(ISL)的在轨验证。当前每颗星链卫星带3-4套激光终端，单条速率可达约200Gbps。整个星链系统(9000多颗卫星)，已实现约5.6Tbps的总吞吐、日均搬运约42PB数据。星地链路方面，新一代Starlink V3单星对地容量约1Tbps(约为V2mini的十倍)。SpaceXAl1算力卫星，很可能会复用这套体系。
是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征，表现 的是客观事物运动状态和变化的实质内容。 理解1:信息泛指人类社会(物理空间+网络空间)传播的一切内容，是“意义”的载体。 理解2:(信息论)信息是用来消除随机不确定性的东西。 理解3:(控制论)信息是人们在适应外部世界，并使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世 界进行互相交换的内容和名称。
中服云工业物联网平台集团版做的事：边缘网关覆盖总装线1200多台套设备，实时采集物料RFID、拧紧扭矩、加注量等200多个关键参数——100毫秒刷新一次
Hamness正由静态人工配置框架，演进为具备持续学习能力的自优化系统。依托任务执行中的成败样本与运行反馈持续调整调度策略，无需更换底层模型，即可提升Agent任务完成率与环境适应性。未来智能体能力提升不再单纯依靠更强 基础模型，Harness能够沉淀每次执行经验、迭代内部规则，动态调整自己的工作方式，真正实现越用越聪明。
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