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智慧高速如何破局实现车联网最先商用落地

5G智能网联广泛应用于自动驾驶、智慧交通和智慧城市领域,高速公路是交通的典型场景之一,探索了5G智能网联在高速公路场景下的技术、方案和应用。通过构建“感知、通信、计算”3方面技术能力,提出了高速公路5G智能网联方案。最后介绍了典型的5G智能网联应用:高速公路物流应用和高速公路治堵。

  • 2022-01-10
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边缘计算如何促进“互联网+”智慧能源乘风破浪?

随着产业互联网和行业数字化转型成为科技和产业界的热点,边缘计算由于其计算本地化的特点,以及与云端的协同,满足行业应用对算力的下沉部署和按需提供要求,成为产业互联网创新的热门方向,尤其随着5G与MEC的结合带来巨大想象空间,得到了广泛的关注。而能源互联网随着新能源的健康发展和国内的大量试点,也成为明确可见的发展方向,本文从能源互联网的内涵和特征分析出发,探讨边缘计算在能源互联网中得到应用的驱动力和案例

  • 2022-01-10
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全局、区域、微观多维创新构建新型智慧交通

车联网是运用大数据、云计算、人工智能等信息通信技术,通过车内网、车际网和车载移动互联网,进行车-车、车-路、车-人、车-平台等的全方位连接和数据交互,实现动态信息服务、车辆智能化控制和智能交通管理的一体化网络[1-2]。车联网主要是利用先进的传感技术以及互联网技术等对道路状况进行提前预知和感受,保证车辆的行程安全和人们的出行安全,提高出行效率。

  • 2022-01-10
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解密5G新基建浪潮下的“智慧杆塔”缘何火热

关于智慧杆塔并不算一个新概念或新领域,从早期的智慧路灯,到加载少量城市传感器或电子广告牌的智慧灯杆等,都属于智慧杆塔的早期概念或雏形。但近来笔者通过走访灯杆生产厂商发现,行业终于盼来了爆发的春天,智慧杆塔建设正当时,其中最大的动力来源就是5G建设。

  • 2022-01-10
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一文读懂智能网联封闭测试场的现状和挑战

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。

  • 2022-01-10
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水下通信技术发展现状及展望

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。

  • 2022-01-10
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空间激光通信之水下无线光通信

光纤通信作为有线通信的主要方式,已然构成了地球上最大的骨干通信网络,而我国的光缆总线路长度已经长达4566万公里,约占全球铺设光缆总长度的42%,可以说在有线通信领域,我国光纤网络部署领先全球。在无线通信领域,有无线电波、微波通信、毫米波通信、水声通信等多种方式,自由空间激光通信作为无线通信领域的另一种通信方式,由于激光光束指向性较好,保密性能强,可用频谱较宽,具有通信大容量等优点,受到广泛关注和研究。随着对海洋资源的开发和深海探测技术的发展,水下激光通信近年来逐步成为研究热点。

  • 2022-01-10
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蓝绿激光水下通信技术综述

水下通信,主要依赖手段是低频声波,受水声信道的随机变换性制约,水声通信延迟较大,在浅水区域存在复杂的时变和空变特征,带宽很难超过50kHz,利用多载波调制技术,能达到1~20kbit/s,然而多数情况下通信速率在1kbit/s附近。难以满足包括潜水员、AUV(Autonomous Underwater V ehicle)等水下活动单位间的信息交换,以及水下监测节点、传感网络与水面及陆上中转平台的数据交换需求。

  • 2022-01-10
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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