随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，我国城市人口日趋密集，城市人口流动性大大增加，同时各种犯罪活动也呈爆发式增长，犯罪手段日益丰富隐秘。加之交通便利、人口流动性大，严重加大公安人员打击抓捕犯罪嫌疑人的难度与力度。此时亟须引入先进而有效的科技手段，全面提升案件侦查与犯罪预防的能力。
在5G时代，为了满足业务需求，基站挂载设备数量是成倍增长。如果继续使用RRU，铁塔上是很难放置下如此多设备的。那么，能否通过减少设备体积来解决基站空间不足的难题呢？ 为了减少信号传输过程中的损耗，4G基站的RRU一般和天线近距离安装，还必须用射频馈线连在一起。那么，我们是否能将这对搭档合二为一，组合成一个模块呢？于是，AAU（Active Antenna Unit，有源天线单元）诞生了。
微波的频率范围为300 MHz～300 GHz，相应的波长从1 m到1 mm。微波通信技术具有抗干扰能力强、载波容量大、传输信息多等优势，微波通信技术在当代信息技术中具有极为重要的地位，在军事、民用通信、卫星通信、航空航天等领域有着广泛而深度的应用。微波介质陶瓷材料主要应用于微波频段电路中作为介质材料，该类材料通常在微波频段内具有较高的相对介电常数（10～100）、非常低的介质损耗和接近零的谐振频率温度系数，广泛应用于微波谐振器、滤波器、振荡器、移相器、微波电容器以及微波基板等。当前，微波器件的小型化、片式化和集成化是发展的方向和趋势，以 5G为代表的先进无线通讯技术的发展对微波介质陶瓷的性能提出了更高、更新的要求。
通常意义上，手机大致可分两种，一种是功能机（Feature Phone），基本上只有打电话、彩短信功能，如当年Nokia、Motorola就是功能机时代的霸主，时过境迁现在只有在特定领域出现或是老人机等形式存在；另一种就是自iPhone诞生之后更为常见的智能手机（Smart phone），现以iPhone、Samsung及华米OV为代表。随着通信技术不断发展，手机已经由承载简单功能向同时可支持话音、数据、音乐、视频等富媒体方向发展，同时可以扩展安装各种各样的应用APP来满足人们各种需求。
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。
做为网络规划原则,相邻小区之间不能使用相同PCI；如果邻区使用同一个PCI,越区覆盖区域,初始（小区）搜索中只有一个小区能够同步；这种情景叫做碰撞；物理上间隔PCI使用可避免UE收到多个（相同PCI）小区信号；需尽量增大PCI复用距离；
尽管新冠肺炎疫情让5G在全球快速地进行规模化部署的进程受到了一定的影响，但整体来看，疫情对5G商用的影响是短暂且有限的。相关数据显示，迄今为止，全球已有超过45家OEM厂商已经或即将宣布推出5G终端，超过50家运营商部署了5G商用网络，超过345家运营商正在投资5G。从终端角度看，2022年5G手机出货量预计将达到7.5亿部，全球5G连接数预计将从2023年的10亿个增长到2025年的28亿个。
工信部正式发布了5G系统中频段的频率使用规划，其中3300MHz？3600MHz范围段和我国C波段卫星电视业务存在干扰可能。为了保证两者之间避免有害干扰而保持正常运营，需要开展干扰共存研究。本文主要针对5G系统基站对C波段卫星电视接收系统的干扰分析，通过测试干扰模型计算出基站设立参考，并提出协调解决5G系统通信基站与卫星地球站及接收站的电磁兼容共存方法。
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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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