星地融合组网是未来网络的发展趋势，但是卫星星座拓扑的高动态变化，端到端的业务传输仍存在挑战。软件定义网络作为解决网络动态管理的重要技术，近些年来被应用于星地网络中。介绍了现有的软件定义网络的星地组网体系架构，研究了控制器部署位置对组网体系架构的影响。此外，分析了软件定义星地组网架构的应用前景。
通过介绍低轨卫星通信系统的组成及特点，对低轨卫星移动通信发展现状从传统低轨卫星通信系统和新兴低轨卫星通信系统两方面进行介绍。最后，从星天空地海一体化通信、卫星通信多种功能深度融合、超大规模异构星座组网及其智慧卫星移动通信等讲述未来发展趋势。
空间互联网包括由各类在轨运行的飞行器、卫星或卫星星座构成的空间信息处理及通信设施，各类地面站、核心网等相关地面基础设施，各类应用系统融合构成的高性能全球网络基础设施，是新一代全球互联网发展的重点方向、新一轮空间竞争的焦点。空间互联网星座系统是国家空间信息基础设施的重要组成部分，目前我国尚处于空间互联网星座系统构建的筹备阶段，起步较晚，面临诸多风险因素，距离支撑经济社会发展的长远目标存在明显差距。因此，亟需尽快开展多方位的顶层分析论证，为后续空间互联网产业体系发展提供规划建议。
位置服务（ LBS ，Location Based Services）是一种通过定位系统获取终端位置信息，为用户提供与位置相关信息的服务。近年来，基于全球卫星导航系统（GNSS，Global Navigation Satellite System）的室外位置服务已经广泛应用于日常生活中，方便了人民的日常生活，创造了巨大的商业价值。然而，由于建筑物遮挡了卫星定位信号，室内位置服务依然没有得到普及应用。
5G已经展开了全面商用，随着5G在垂直行业的不断渗透，人们对于6G的设想也逐步提上日程。面向2030+, 6G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，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界，实现“数字孪生，智慧泛在”的美好愿景。
中国工商银行华控清交信息科技有限公司隐私计算推动金融业数据生态建设白皮书79页
中国民生银行2019中国直销银行发展白皮书42页
中国人民大学重阳金融研究院十问美国民主67页
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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。
腾讯云面向企业客户，打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案；前台直接交付结果，中台稳定运行，后台纳管权限、审批、审计与运营。
2026年1月9日，财政部发布《准则》，为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范，搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则，对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定，并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略，现阶段由鉴证机构自愿实施，为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求，将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。
可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点，高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧，新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后，电网消纳可再生能源成本将显著增加，亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。
训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前，处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此，在AISoC行业发展初期，训练是行业的核心。然而，随着AI模型(尤其是大语言模型)在性能与实用性上不断提升，市场需求持续拓展，行业如今更聚焦实际落地应用，AI推理芯片的重要性也与日俱增。
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