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介绍了V2X通信对数字签名技术的需求和应用，以及目前基于PKI的V2X安全认证防护体系架构及其优缺点，随后进一步提出了基于联盟链构建V2X CA可信列表的管理方法，以解决多CA互信问题，并通过实现V2X CA信任列表分布式、去中心化的存储和快速同步，提升V2X通信安全体系的效率，同时降低管理维护成本。
C-V2X测试技术是V2X商用进程中的关键技术，但目前尚缺乏权威测试认证体系，业界对大规模测试方法及规程也并无结论。分析了C-V2X大规模测试需求，提出了一种C-V2X外场大规模测试床设计方案，详细阐述了测试床控制方法及测试流程，并基于设计测试床进行外场实测，分析了测试结果，可望对C-V2X测试认证体系的构建和技术参数的合理化提供理论和技术参考。
NR-V2X支持单播、组播和广播三种传输模式，三种传输模式都支持控制信息和用户数据的发送和接收。除此之外，单播传输模式支持Sidelink HARQ反馈、Sidelink功率控制、Sidelink确认模式传输、检测PC5-RRC连接失败等功能；组播传输模式支持Sidelink HARQ反馈功能[1]。
车联网作为智能交通系统的重要组成部分，存在大量用户瞬时连接和频繁信息交换的现象。基于正交多址接入的传统网络由于访问效率低而面临拥塞问题，会导致巨大的访问延迟。非正交多址接入技术是满足下一代蜂窝通信超大连接、超低时延的关键方案之一，首先分析V2X中NOMA的适用性，给出基于正交频分复用的NOMA上行系统发送端模型；接着提出了一种基于对称扩展的联合频偏和信道估计方法；进一步提出一种基于期望值传播的低复杂度多用户检测算法；最后仿真结果表明所提算法的性能明显优于传统方法。
随着车联网技术在中国逐步推进与成熟，如何定量准确评估汽车通信能力是当前测试领域的热点话题，面向车联网的MIMO OTA技术，是汽车性能测试的潜在发展方向之一。针对3GPP 38.843车联网模型，仿真分析了车联网MIMO OTA系统无线信道的空间相关性与信道容量的关系。仿真结果表明：在2X2 MIMO场景下，当空间相关性小于0.5时，信道容量对空间相关性变化不敏感，容量变化小于5%；对于高信噪比和大规模MIMO场景，空间相关性对信道容量的影响加剧，系统设计需另做考虑。
为了设计一种小尺寸、结构简单、低成本超宽带高低频嵌套天线（高频：1 427—2 690 MHz，低频690—960 MHz），首先简述业内超宽带高低频嵌套天线研究现状及两种主要的实现方法，其次分析对称低频辐射单元影响高频辐射单元工作原理，然后设计一种辐射臂不对称、耦合共用辐射臂对称的低频辐射单元，最终超宽带高低频嵌套天线高频谐振现象消失，低频辐射特性维持不变。
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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
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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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