关于AI算力问题的思考

人工智能技术已经成为国家发展战略。目前人工智能技术对算力需求与集成电路所能提供支持的差距日益加大，人工智能信息处理平台需要在处理速度、复杂度和功耗等方面有数量级的改善，才能满足人工智能技术在军民领域的应用，因而需要寻求新颖的技术路线解决人工智能的算力问题。介绍了一种颠覆性的技术——概率计算方法，该技术采用了一种类脑的非精确的模糊计算模式。相关研究工作表明，在现有工艺条件下该技术能够满足人工智能系统对处理速度、复杂度和功耗的要求，可以支持未来人工智能系统应用的要求。

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5G数据库组网方案

为了实现4G/5G互操作，5G核心网的用户签约数据库UDM和策略数据库PCF必须分别与4G核心网的HSS和PCRF融合建设，基于5G的组网需求和2G/3G/4G的网络部署经验，梳理了几种可行的数据库组网方案，分析了5G网络的数据库组网需要从用户不换卡不换号的开通需求、数据库融合、4G数据迁移、网络路由等多个方面来考虑技术方案，从而保证4G用户升级为5G用户的业务体验。

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非公用网络在工业互联网中的部署方案探讨

首先介绍了非公用网络的概念和非公用网络与PLMN网络业务接入方式，然后探讨了几种针对工业互联网的应用场景的部署方案，包括SNPN和PNI-NPN两种部署网络，分析了非公用网络对工业互联网产业的推进作用。研究表明，在5G技术标准不断推进与发展的基础上，非公用网络可以使能垂直行业，为企业提供一种高效的隔离网络部署方案，促进工业互联网产业链的成熟。

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5G核心网UPF硬件加速技术

5GC通过NFV技术在通用硬件上实现网元功能，具有资源灵活共享等优点，但是5G的uRLLC、eMBB等应用有超低时延、高带宽等要求，对核心网UPF的转发时延、带宽、抖动、丢包率等性能提出了更高要求。将部分业务处理卸载到适合大规模转发和并行计算的硬件加速卡，可提供更好的转发特性，总结并分析了UPF的转发流程，并对当前的硬件加速技术和加速方案进行介绍，提出了目前UPF硬件加速技术中存在的问题，最后对UPF硬件加速研究方向和思路进行展望。

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通信技术对自动驾驶发展的关键作用

随着自动驾驶的快速发展，新技术逐渐涌现，通信技术被产业认为是未来网联化自动驾驶发展的关键技术。从通信角度出发，分析通信技术为自动驾驶在技术及可靠性、成本控制、以及社会效益方面带来的提升，详细介绍了3GPP R16 5G-V2X在自动驾驶业务方面带来的技术优化，并对现阶段通信技术中存在的问题进行了分析和展望。与此同时，阐述了通信技术在网联自动驾驶领域的重要作用，期望加深辅助驾驶、智慧交通等产业对网联化自动驾驶的认识。

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车联网典型应用场景业务建模及仿真方法

基于5G网络的车联网技术是当前移动通信领域的研究热点之一。车联网应用场景对无线网络在带宽、时延和可靠性方面提出了更高的要求，以车联网典型应用场景远程遥控驾驶为例，根据场景需求给出了相应的业务模型、信道模型和评估指标，并提出了该场景下用于关键技术评估的链路级和系统级仿真设计方案，基于该方案的仿真平台具有较强的可扩展性，同样可以用于其他车联网场景的仿真评估。

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车联网定位技术现状及展望

定位技术是支撑车联网应用的关键技术之一，GNSS定位是目前车联网定位的主要手段，但针对GNSS信号不可用的场景，需要进一步研究其他定位技术。梳理了车联网各阶段应用标准的定位需求指标，分析了GNSS信号覆盖场景和GNSS信号不可用场景的定位需求，针对卫星定位、基于传感器和高精地图的定位、无线短距定位、蜂窝网定位等技术，研究其应用于车联网定位的技术特点和应用前景，分析了C-V2X直通链路定位技术目前的研究进展、关键问题和研究方向，总结了车联网定位技术现状与未来发展方向。

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人-机-网融合的新型车联网体系架构与关键技术

高可靠、低时延以及更好的通信性能不是未来车联网技术演进的唯一目标。为了增强驾驶人体验，最大化乘客舒适度，满足车联网用户更深层次的智能通信需求，需要实现人（驾驶人、乘客、用户）-机（智能车）-网（车联网）的无缝连接与融合。为此，提出一种人-机-网融合的新型车联网体系架构，通过人工智能技术，将人的行为与意识特征映射到网络中，实现人与机、人与网络的无缝连接与双向适配，进一步给出和分析人-机-网融合的新型车联网关键理论与技术。

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