为“SSB_DESC_TYPE_GSCN（全局同步信道号）”时，本参数表示小区SSB对应的全局同步信道号（GSCN）的值；当“SSB频域位置描述方式”配置为“SSB_DESC_TYPE_NARFCN（绝对频点）”时，本参数表示小区SSB对应的绝对频点号的值。SSB频点配置不好，会导致跨SSB的频域位置跨RBG配置。
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频率是无线移动通信技术发展的基础资源，为满足5G增强移动宽带（eMBB）、海量机器间通信（mMTC）、低时延高可靠通信（uRLLC）场景需求，需要配置高、中、低频段更多频率资源，中低频段具有较强穿透力可以提供广域连续的网络覆盖，高频段丰富的频谱资源可以提供超大容量和超高速率。毫米波在助力5G能力拓展和应用落地主要具有以下优势：一是毫米波频谱资源充足，能够缓解全球中低频段频谱资源枯竭的困境；二是毫米波连续大带宽能够达到5G的最优性能，满足目标应用场景对容量、性能等方面的要求；三是毫米波具有天线体积小、设备轻量化等特点，更易于网络部署；四是毫米波波束窄、方向性好，能够提升定位精度。
在5G技术中，广播消息和系统消息都是采用波束扫描的方式进行传输，因此在5G网络开通时需要对波束的扫描图案进行规划，扫描波束的规划成败对用户的体验有着明显的影响。为了对波束资源进行合理的规划，通过对扫描波束特性进行了分析和探讨，列举了若干在规划中需重点考虑的准则，并提出一种扫描波束规划解决方案。研究证明，边缘UE的SSB接收性能有极大提升。
技术变革是产业变革的原动力，新技术的产生必然推动社会不断进步，5G作为新的改变产业格局的突破性技术，作为“新基建”中的领衔领域，不仅是物流业创新发展、转型升级的使能者，并且还推动着大数据、人工智能以及物流相关技术的进步，进而赋能智慧物流的发展，加快推进物流技术装备智慧化，推动整个物流行业快速向前发展。
5G垂直行业的需求带动了运营商业务转型和收入增长。云计算与边缘计算协同的“云-边-网-端”成为未来垂直行业数字化发展趋势。中国信通院发布《云计算与边缘计算协同九大应用场景（2019年）》白皮书显示：未来云边协同将主要集中在九大应用场景上，聚焦协同，以应用为导向。因此，应对垂直行业的网络资源储备迫在眉睫。
在移动通信业务量爆炸式增长的背后，频谱资源作为实现信息无所不在的载体和具有重要战略意义的稀缺资源，面临着巨大的缺口与压力。为了在国际博弈和竞争中获取有利地位，加快5G网络试验和商用的进程，各国纷纷着手为5G谋划频率资源，在我国近期发布的《国家无线电管理规划（2016-2020年）》中明确表示，将适时开展公众移动通信频率调整重耕，为IMT-2020（5G）储备不低于500MHz的频谱资源。
机器类通信（Machine-Type Communication，MTC）在无线通信领域有着十分广阔的应用。与之前的3G/4G网络中以人类为中心的通信方式不同，随着5G时代的到来和“物联网”概念的引入，任何人和任何事物在任何时间和任何地点都能够获取和分享信息的愿景将慢慢实现，而机器类通信的快速发展尤为重要。因此，阐述机器类通信的基本概念，介绍相应的机器类通信的用例和机器类通信所需技术要素，最后对面向5G的机器类通信的应用与发展做出展望。
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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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