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面向5G的新型城域承载网的建设思路探讨与实践

首先介绍了5G业务发展节奏及要求,然后对网络结构,包括接入层、核心汇聚层,进行了详细的分析,并给出演进建议,其次对网络协议的选择进行了详细分析,并给出了演进的建议,最后,对广东联通现有城域网络进行了分析,并结合智能城域网建设,给出了新型承载网与原有承载网、城域网的融合发展建议。

  • 2021-12-27
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5G技术对商业银行的影响分析及创新实践探索

5G技术融合人工智能、云计算、大数据、物联网、音视频、边缘计算等技术,为银行带来新的服务手段、交互方式,催生金融服务新业态,助推客户服务、运营模式、金融生态发生巨大变革,推进银行向数字化、智能化、生态化发展,为银行转型升级持续赋能。具体而言,未来的金融新场景和新业态或将表现在以下5方面。

  • 2021-12-27
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面向5G边缘计算的智慧港口解决方案

5G在港口行业存在丰富的应用场景,初期聚焦堆场、集装箱码头场景。集装箱业务是港口最挣钱的业务模块,占宁波舟山港利润的44.8%,高居首位。目前码头70%的集装箱是通过龙门吊进行转运的,因此龙门吊是港口作业的关键设备。港口5G应用场景中,使能集装箱龙门吊自动化,由人工改造为远程控制,是最为典型的应用。港口的数字化与自动化发展不仅将降低码头用工成本,最大限度地减少人机接触,保障人员安全,同时也将实现港口的高效、安全生产运营。

  • 2021-12-27
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5G云化核心网三层解耦部署研究

在电信运营商的网络云化建设中,分层解耦,以DC为中心分级部署NFV是主流建设思路。当前5G核心网软硬解耦的部署方式,软件层形成烟囱式部署,资源池无法统一调配与管理,难以发挥NFV架构开放、敏捷的技术优势。着重分析5G云化核心网三层解耦架构,讨论三层解耦架构下网络部署的模式及面临的挑战,并提出了三层解耦架构未来演进的方向和思路。

  • 2021-12-27
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多站融合下的边缘计算服务解决方案

互联网应用场景向“大带宽、低时延、大存储、高算力”不断延展,部分算力需求由云端迁移到边缘。当前,边缘计算产业已完成初期市场培育,但电信运营商与CDN服务商储备的通讯机房资源不足以满足5G基站建设、边缘业务发展等需求,运营商与CDN服务商受限于节点数量稀缺、单机柜配电量增加、站址内部空间不足、电力供应不稳定等问题。国网公司在产业所需的站址、电力等资源方面颇具优势,通过共建共享合作,可有效解决边缘计算行业普遍面临的发展瓶颈,建立良好的市场秩序,推动边缘计算产业发展。

  • 2021-12-27
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面向边缘计算的资源优化技术研究进展

以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的数据。针对这一问题,以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型应运而生。首先介绍了微数据中心、微云、雾计算、移动边缘计算等计算范型,并讨论了边缘资源整合的优势。然后,回顾了近年来边缘计算中与资源优化领域相关的工作,以计算、存储和通信3种资源为切入点,分别从计算卸载、分布式缓存和高性能传输这3个研究热点,对国内外的研究进展进行总结和讨论。最后,展望了该领域未来的发展趋势和主要的研究方向。

  • 2021-12-27
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边缘计算技术

边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施,并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。相比于集中部署的云计算服务,边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题,为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。随着 5G 和工业互联网的快速发展,新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。

  • 2021-12-27
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边缘计算网络主动安全防御研究与技术短板剖析

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2021-12-27
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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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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。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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