基于NB-IoT物联网的路灯智能控制与故障诊断系统

随着智慧城市、大数据时代的到来，无线通信将实现万物连接。目前大量物与物的联接大多通过蓝牙、Wi-Fi 等短距通信技术承载，而非运营商移动网络。基于蜂窝的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT 构建于蜂窝网络，只消耗大约 180KHz 的带宽，可直接部署于 GSM 网络、UMTS 网络或 LTE 网络。NB-IoT 从 4G 演进而来，是专为规模联接而生的物联技术，快速实现规模化“互联”，主要价值体现在：免自建网、免自维护；可靠性高；全球统一标准，并支持向 5G 平滑演进。

2021-12-28
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万物互联之NB-IoT技术

物联网的无线通信技术很多，主要分为两类：一类是Zigbee、WiFi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术；另一类是LPWAN（low-power Wide-Area Network，低功耗广域网），即广域网通信技术。LPWA又可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通信技术，比如EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT等。

2021-12-28
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面向车路协同的RSU运维管理平台实践

当前V2X正处于试点探索运营阶段，通过产业示范推动V2X发展。随着三部委政策的出台，V2X芯片、模组、终端、CA平台等均已可实现跨厂商互通，产品技术正在走向规模验证阶段。RSU位于路侧，是车路协同的核心单元，其管理运维要求自动化、批量化、远程化。通过行业调研，研究当前车路协同路侧设备RSU对运维管理的需求，分析RSU运维管理平台需要支持的功能需求，梳理不同RSU厂商需支持的基本数据能力和通信协议，通过研发实践实现可落地平台产品，支撑异厂家RSU与运维管理平台的互联互通。

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面向车路协同的端到端切片实践

车路协同是实现智慧交通的必然技术途径，不同车路协同应用对网络需求差异性较大，需要5G网络提供端到端的大带宽、低时延、高可靠的灵活定制化服务，从而满足差异化服务等级SLA需求，因此网络切片技术将成为车路协同系统必不可少的关键技术。通过与车企深度合作，挖掘车企更多的应用场景，识别5G网络应用在车联网领域的痛点，探索端到端网络切片解决方案，进行现网测试和验证，为切片技术服务车联网提供技术支撑。

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NB-IoT建设发展新动态

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网的概念最早于1999年由麻省理工学院提出，主要指的是基于RFID的物流网络。2005年国际电信联盟发布了报告《ITU互联网报告2005：物联网》，提出了现代意义上的物联网。2008年IBM提出“智慧地球”，2009年中国提出“感知中国”，迎来了物联网发展的第一个浪潮。2011年至2015年，智慧城市和可穿戴设备等为代表的物联网应用可以认为是物联网发展的第二个浪潮。但是，由于物联网存在技术碎片化、网络碎片化、产业碎片化、应用碎片化的问题，也缺乏大企业的引领，因此物联网一直没有形成规模发展。

2021-12-28
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NB-IoT与LoRa技术详解及竞争态势分析

NB-CIoT提出了全新的空口技术，相对来说在现有LTE网络上改动较大，但NB-CIoT是提出的6大Clean Slate技术中，唯一一个满足在TSG GERAN #67会议中提出的5 大目标（提升室内覆盖性能、支持大规模设备连接、减小设备复杂性、减小功耗和时延）的蜂窝物联网技术，特别是NB-CIoT的通信模块成本低于GSM模块和NB-LTE模块。

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NB-IoT与eMTC的选择不应再成为物联网难题

在峰值速率方面，NB-IoT对数据速率支持较差，为200kbit/s，而eMTC能够达到1Mbit/s；在移动性方面，NB-IoT由于无法实现自动小区切换，因此几乎不具备移动性，eMTC在移动性上表现更好；在语音方面，NB-IoT不支持语音传输，而eMTC支持语音；在终端成本方面，NB-IoT由于模组、芯片制式统一，现已降至5美元左右，但是eMTC目前的价格仍然偏高，且下降缓慢；在小区容量方面，eMTC没有进行过定向优化，难以满足超大容量的连接需求；在覆盖方面，NB-IoT覆盖半径比eMTC大30%，eMTC覆盖较NB-IoT差9dB左右。

2021-12-28
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龙勃透镜天线在高铁场景下的应用研究

龙勃透镜天线是一种基于透镜原理实现电磁波汇聚的新型天线，与传统天线相比较，它更能有效控制波束宽度和覆盖范围，目前已广泛在高速/高铁等干线场景应用，并取得了较好的应用效果。基于此，在进行大规模现场测试分析基础上，详细给出龙勃透镜天线在高铁场景下的应用建议与策略，可有效为专业人员对该天线在高铁场景下应用提供相应参考。

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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。

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Token经济100问（2026.7）

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认识“字”，只认识词元。要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立世界人工智能合作组织(WAICO)。