超大容量全光交叉技术及应用分析

全光交叉技术是实现全光网络传输的关键技术，可满足超大容量数据低时延传输、网络灵活调整、业务开通和维护便捷高效等需求。分别从超大容量全光交叉技术发展现状、节点结构、技术特性等方面进行研究和探讨，最后对超大容量全光交叉技术应用进行了分析。

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Wi-Fi 6关键技术及产业进展

在Wi-Fi历程中，每一代Wi-Fi的出现，提升的都是网络的传输速率，但Wi-Fi 6不仅提高了WLAN的传输速率，还增加了并发接入量，且降低了时延，这些性能的提升得益于Wi-Fi 6的关键特性。基于此，对Wi-Fi 6关键技术进行了分析和研究，并对Wi-Fi 6的产业进展情况进行了介绍。

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工业互联网浪潮下的多智能体技术与应用前景分析

随着工业领域对智能化水平需求的提升，多智能体技术成为了工业互联网与人工智能技术交叉领域最前沿的研究热点。多智能体技术主要研究如何使智能体采取协商机制和一致性机制解决大型复杂问题。总结了多智能体技术在工业互联网典型场景的应用，并对该技术在工业互联网产业的发展进行了展望。

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高精地图在无人驾驶中的应用

传统电子地图是对路网的一种抽象：都将路网抽象成有向图的形式——图的顶点代表路口，边代表路口与路口的连接。路名、地标以及道路骨架信息都可以被抽象成存储于这些有向图顶点或边中的属性。这种抽象的地图表征形式能很好地适应人类驾驶员需求，其原因在于人类生来就有很强的视觉识别及逻辑分析能力。在驾驶过程中，人类驾驶员一般都能有效判别如下信息：识别路面及路面标示线，确定自己在路面的大致位置，寻找并辨认路标等。参照辨识出的信息，结合当前GPS（一般精度在5-10米）在当前电子地图中的位置，人类驾驶员便大致知道自己在实际路网中的位置，并计划下一步如何驾驶。

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一文读懂基于DL的无人驾驶视觉感知系统的应用场景

复杂环境场景时，边界形状复杂多样，导致泛化难度较大。不同于其它的检测有明确的检测类型（如车辆、行人、交通灯），通行空间需要把本车的行驶安全区域划分出来，需要对凡是影响本车前行的障碍物边界全部划分出来，如平常不常见的水马、锥桶、坑洼路面、非水泥路面、绿化带、花砖型路面边界、十字路口、T字路口等进行划分。

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地面无人驾驶系统环境感知技术的发展

地面无人系统具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点，目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域，已投入伊拉克和阿富汗战场使用，是未来陆军作战方式向非接触、非线式、非对称、零伤亡变革的必要装备。高新技术的飞速发展与武器系统的升级换代，使得战场上战斗人员的生存能力越发得到重视，为保护作战人员的生命，近年来发展的地面无人作战系统能够协助士兵在复杂的作战空间探测敌人，扩大作战视野，有效在侦察、核生化武器探测、障碍突破、反狙击和直接射杀等任务时避免人员损伤，大幅度提高了作战人员的生存率、灵活性和战斗力。

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为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

当前，主流的自动驾驶Tier1和主机厂都趋向于设计更加先进的传感器架构将传感器的探测能力提升到最大值。其中，不乏有类似特斯拉、小鹏这样趋向于推进视觉感知架构设计的主机厂，也不乏有类似博世、大陆这类传统趋向于推进雷达感知为主的供应商。也有在传感器架构中趋向于设计全传感冗余方案的主机厂，如蔚来、waymo、百度等不差钱的主机厂。从量产的角度出发，我们在设计传感架构时更多的是追求所谓的性价比，也即用最少的传感器设计最优的系统架构。

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DOE提出综合能源系统协同研究的机遇与挑战

近日，美国能源部（DOE）发布《综合能源系统：协同研究机遇》报告指出，与传统独立能源系统相比，综合能源系统（HES）通过总体控制或物理方式集成多种能源生产、存储和/或转换技术，以实现节约成本、增强能效和环境效益。综合能源系统对美国经济脱碳、生产高价值产品（如氢气）、提高电网灵活性，以及扩大可再生能源技术的部署将发挥重要作用。但综合能源系统作为全新的能源系统形态，也为电力市场的设计、运营和监管，国家监管以及能源政策的设计和实施带来了挑战。

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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

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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。