露天矿山生产环境复杂，存在大量的环境监控视频数据、大型设备交互数据等信息，需要一个可靠高效的数据采集和信息传输系统，以实现矿山的人、机、物的全面互联。主要研究 5G 网络在露天矿山领域的技术和应用方案，探讨如何将5G技术应用于露天矿生产环节，利用5G网络大带宽、超低时延的特性，持续推进矿山智能化减人、换人，逐步实现关键岗位机器人替代、监控，最终建成“有人远程控制、无人安全巡检”的智能化矿山。
随着5G的引入，5G核心网各网元间的通信将大量采用HTTP信令，运营商需要构建基于HTTP的5G信令网来完成对5G核心网内HTTP信令的路由和管理。详细分析了5G信令网的应用场景，研究了引入5G信令网需要考虑的关键问题并给出了解决方案建议，最后在上述研究的基础上，给出了5G信令网的部署方案和演进策略建议。
随着5G网络技术的逐步成熟，各运营商都开始了大规模的网络建设和部署。为了能够更加高效的实现网络部署，有效利用网络资源，必须对异网漫游的相关技术进行研究，文章主要就5G核心网异网漫游的主要业务场景进行分析，并在此基础上提出核心网异网漫游需要解决的关键问题，为后续异网漫游的推进和实施部署提供技术依据。
根据中国广电与中国移动签署的共建共享合作协议，中国广电目前可以有偿租用中国移动的承载网开展业务，从而缩短5G网络建设时间周期。但是为了广电5G网络长期可持续性发展，中国广电必须尽早着手研究自有的5G承载网规划和建设。本文全面分析了5G承载网的总体架构、主流技术、带宽需求等，并结合广电网络现状，提出了广电5G承载网的建设方案建议。
与4G网络相比，5G在新业务特性、接入网和核心网架构等多方面发生显著变化，对承载网络的新型需求体现在 “更大带宽、超低时延和高精度同步” 三大性能要求，以及 “多层级承载网络、灵活化连接调度、层次化网络切片、智能化协同管控、4G/5G混合承载以及低成本高速组网”六大组网功能要求等方面，驱动着我国运营商积极开展5G承载网络架构优化设计，并推动转发面、管控系统和同步支撑网的技术方案研究和测试验证。本文在此基础上分析总结了我国5G承载网络架构和技术融合发展趋势，提出了产业化的发展建议，希望业界协同推动产业化和标准化进程，全力支撑和迎接5G的到来。
网络切片，是5G引入的一个全新概念。从3G时代开始，数据业务，也就是“手机上网”这一需求异军突起，逐渐取代语音业务，成为运营商们的主要收入来源。数据业务其实有很多种，但是，因为网络资源有限，不可能保证所有业务都能全速进行。于是，需要对不同的数据业务进行优先级排序。最简单的方式，就是对业务进行分类，给予不同优先级的业务不同的资源、不同的服务质量，这就是QoS（Quality of Service）的来源。
VR/AR业务对带宽的需求是巨大的。高质量VR/AR内容处理走向云端，满足用户日益增长的体验要求的同时降低了设备价格，VR/AR将成为移动网络最有潜力的大流量业务。虽然现有4G网络平均吞吐量可以达到100Mbps，但一些高阶VR/AR应用需要更高的速度和更低的延迟。
中国保险中介市场生态白皮书 在保险行业向高质量迈进的大背景下,保险营销群体所展现的新趋势；建立基于个人、客户和公司的精英平衡发展三环模型,解释IDA精英群体的成功经验；
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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