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中国联通发布《5G+校园专网应用白皮书(2022)》

5G 终端作为 5G 行业应用的关键载体,给传统终端设备与物联网、大数据等新兴技术融合落地 提供了物理实现基础。中国联通面向智慧校园专网场景,提供如 VR 终端、AR 终端、巡检机器人、 传感器、摄像头等终端设备

  • 2022-09-29
  • 阅读274
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5G时代工业互联网边缘计算网络白皮书

工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物,是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施,通过人、机、物的全面互联,全要素、全产业链、全价值链的全面连接,推动形成全新的生产制造和服务体系,是经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。

  • 2022-08-04
  • 阅读172
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  • 38页
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5G边缘云计算技术介绍及应用PPT

边缘计算技术就是解决不同应用带来的多样化网络需求的核心技术之一,在靠近接入网的机房增加计算能力,将能够大幅降低业务时延、减少对传输网的带宽压力降低传输成本、进一步提高内容分发效率提升用户体验。传统网络结构中,信息的处理主要位于核心网的数据中心机房内,所有信息必须从网络边缘传输到核心网进行处理之后再返回网络边缘

  • 2022-08-04
  • 阅读268
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中国电信:5g消息生态及应用前景展望

5G消息在终端侧的主要技术解决方案,是通过终端厂商集成运营商、第三方SDK厂商的软件包,实现5G消息白皮书中要求的业务功能。

  • 2022-07-27
  • 阅读165
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  • 15页
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中国电信:面向5G的网络创新PPT

5G已成为国家重要战略 成为拉动投资、引领科技创新、实现产业升级、 促进经济繁荣、进行供给侧改革的重要抓手。

  • 2022-07-27
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中国电信5G SA安全增强SIM卡白皮书 2020 V1

5G 是国家工业和信息化产业发展的一个重要战略,是各行各业数字化转型的催化剂,《中国制造 2025》要求突破第五代移动通信(5G)技术,《国家信息化发展战略纲要》指出5G 要在 2020 取得突破性进展。

  • 2022-07-27
  • 阅读170
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中国联通-5G网络供电技术

中心级: 以控制、管理和调度职能为核心,部署于全国节点。 区域级:主要包括控制面网络功能,部署于省分一级网络。 边缘级:主要功能包括数据面网关功能,于地市一级。 接入汇聚点:包含无线接入网。

  • 2022-08-03
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中国联通 5G 智慧新安防业务发展白皮书

城市化进程的加快给全球城市带来了基础设施、资源和安全方面的巨大压力,各种自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件不断发生,给广大人民群众的生命、财产带来巨大的损失;同时人民群众日益增长的物质生活水平要求能够及时对各种公共安全事件进行检测、监测、预警、防护和应急处理,从而提供安全保障。

  • 2022-07-27
  • 阅读146
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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