本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以 离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析 了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐 述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用.
卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计，是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA的时候，发现阿波罗计划中一个难点是轨道预测问题，因而提出了一种滤波器，可以帮助高效预测轨迹，辅助导航。NASA最终使用了这个滤波器，然后成功实现人类第一次登月计划。卡尔曼滤波器由此得名。
SLAM包含两个主要任务，定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题，特别是在未知环境的情况下，移动机器人既要确定自身在环境中的位姿，又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图，这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因此，SLAM问题是一个复杂的耦合问题，也可以被看作是先有鸡还是鸡蛋的问题[1]。
容器技术很火，经常为人所提及，尤其是开源容器工具docker，已在不少数据中心里有广泛应用。容器主要是对软件和其依赖环境的标准化打包，将应用之间相互隔离，并能运行在很多主流操作系统上。这样看来容器和虚拟机技术很类似，容器是APP层面的隔离，而虚拟化是物理资源层面的隔离，容器解决了虚拟技术的不少痛点问题，很多时候容器可以和虚拟机结合在一起使用，这也是目前数据中心主流的做法。
量子通信通常采用单光子作为物理载体，单光子是光的最小能量单元，对其而言，最为直接的方式是通过光纤或者近地面自由空间信道传输。但是，这两种信道的损耗都随着距离的增加而指数增加。由于量子不可克隆原理，单光子量子信息不能像经典通信那样被放大，这使得之前量子通信的世界 纪录为百公里量级。根据数据测算，通过1200公里的光纤，即使有每秒百亿发射率的单光子源和完美的探测器，也需要数百万年才能建立一个比特的密钥。因此，如何实现安全、长距离、可实用化的量子通信是该领域的最大挑战和国际学术界几十年来奋斗的共同目标。
在复杂多变的野外环境中，移动通信平台（如可移动通信车、野外通信基站）并存着多种无线、有线通信链路，各平台之间敏感性信息需要进行交互，同时由于野外环境安全的不确定性，使得敏感信息在传输、存储、使用各个环节非常脆弱，面临的来自外部的信息安全攻击和安全威胁形势非常严峻。
潜艇、无人潜航器的应用在战争中具有重要甚至决定性意义，俄罗斯近年来不断搁置航母发展，但始终没有减弱战略核潜艇的投入力度，新型的“北风之神”型潜艇是支撑其实现军事战略的重要依托。由于水下环境不同于大气条件，且复杂多变，水下通信一直以来都是困扰各国海军的现实难题，一般国家只能实现100米深度、Kb级、间歇性的传输能力，严重制约了潜艇的情报获取、指挥控制和通信传输。目前，各国正在下大力研究破解水声音通信瓶颈，部分在实验层面已经取得了一定进展，但其实用性、可靠性还有待实践检验，需要客观分析看待。本期优选相关文章，供研究参考。
智能网联封闭测试场应具备全覆盖、低延时的路侧通信设备，支持LTE-V2X、5G、Wi-Fi等协议。可进行三个级别测试：L1和L2级自动驾驶的ADAS系统测试；L3及以上等级自动驾驶的测试；车车通信，车路协同系统和装备的测试。 全国目前约有50个封闭测试场（已建成和待建设），其中30个具备智能网联汽车测试能力。交通部认定北京通州、重庆车检院、西安长安大学三个智能网联封闭测试场；工信部和交通部联合认定江苏泰兴、上海临港、湖北襄阳三个智能网联封闭测试场。 智能网联封闭测试场建设依然面临诸多挑战：①建设标准不统一，场景差异大；②建设协同性差，数据难共享；③建设成本高，运营收益不佳；④缺乏创新商业模式的测试和验证。
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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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