持续感知系统在边缘计算的应用

随着边缘计算技术的兴起，各种各样的感知系统给人类带来了便捷高效的生活。以日常使用的手机为例，工程师为其置入了各种各样的传感器，并通过运行其上的机器学习算法，部署了很多便捷的功能。例如，很多手机正面有一个光学传感器，当监测到使用者抬起手机时，系统通过智能算法做出判断并自动亮屏。大部分手机还配备了麦克风和智能语音助手，用户可以通过语音指令解锁手机或者下达各种任务。除此之外，很多手机配备了磁力传感器，据此来获得手机姿态来自动调整屏幕方向。

2022-01-18
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未来空基情报、监视与侦察系统对多域作战的支持

在过去的17年里，美国陆军情报界一直重点关注伊拉克和阿富汗的反恐和反叛乱行动。然而，有关全新作战环境的研究却给陆军呈现了一个充满争议和混乱无序的未来景象。敌人正在发展有助于削弱关键能力（如陆地、太空、网络空间和电磁频谱拒止能力）的手段，以谋求政治和军事优势。而在全新作战环境中所运用的战法使美军长期以来形成的优势转化为潜在弱点。其结果是，美国的相对军事优势和对竞争对手发动决定性打击的能力已被削弱，而空基情报、监视与侦察装备由于性能不足，已使美军无法与竞争对手相抗衡。陆军作为联合部队的重要组成部分，将通过实施多域作战，来获取竞争优势，并瓦解敌人的反介入和区域拒止能力。

2022-01-18
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深度解析5G与未来天线技术

按照业界的定义，天线是一种变换器，它把传输线上传播的导行波变换成在无界媒介（通常是自由空间）中传播的电磁波，或者进行相反的变换，也就是发射或接收电磁波。通俗点说，无论是基站还是移动终端，天线都是充当发射信号和接收信号的中间件。

2022-01-18
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人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术的演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析，揭示了人工智能数据中心诞生的必然性，并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上，提出数字化转型时代背景下，人工智能数据中心面临的机遇与挑战，并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

2022-01-18
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DataMesh的原则和逻辑架构

我们渴望通过数据来增强和改善商业和生活的各个方面，这驱使我们在大规模管理数据方面进行范式转变。尽管过去十年的技术进步已解决了数据量和数据处理计算的规模问题，但它们无法解决其他方面的规模问题：数据格局的变化，数据来源的泛滥，数据用例和用户的多样性，以及对变化的响应速度。Data Mesh解决了这些问题，它由以下四个原则组成：面向领域的去中心化数据所有权和架构，数据即产品，自助服务数据基础设施即平台，联合治理。每个原则都驱动着技术架构和人员组织结构的新的逻辑视图。

2022-01-20
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基于第五代移动通信技术的网络教育应用研究

第五代移动通信网络（5G）技术具有超高流量密度、超高连接数密度、超高移动性、超高用户体验速率、低时延高可靠等特性。文章重点关注5G对网络教育产生的影响，从网络教育应用的角度对5G的教育应用场景和指标设计、互联网与数字化校园的关系、第五代移动网络教育的核心技术进行深入分析，提出5G环境下多源异构的课程建构模式、资源银行的维度模型以及资源产生、资源交换和资源交易的实现策略，并基于理论模型研发了相应的资源平台。

2022-01-20
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通信中的网络安全问题

3GPP主要设计了三个物联网相关标准：机器 LTE （LTE-Machine，LTE-M）、全球移动通信扩展覆盖（Extended Coverage Global System of Mobile Communication，EC-GSM）和窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）。

2022-01-17
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SDN/NFV技术演进趋势分析

作为未来网络领域的关键技术，SDN/NFV在工业互联网、5G切片、云化电信网络等应用场景先后成熟。2019年，SDN/NFV技术正式进入v2.0发展阶段。梳理了SDN/NFV技术的演进历程，归纳了其v2.0阶段的整体架构和关键技术，给出了我国产业界发展的建议。

2022-01-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026工业网络现状报告

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。