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新兴技术对6G网络架构的潜在影响

为了探讨6G网络架构的设计方案,基于对移动网络演进发展趋势的研究,结合新兴技术对6G潜在影响的研究,重点讨论AI技术、云网融合技术以及区块链等新兴技术对6G网络架构可能产生的影响,并提出了“三层三扇”的6G网络架构愿景,阐述了6G网络将具有全面云化设计、嵌入式分层化智能、支持按需分布式部署的技术特征。

  • 2021-11-29
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可定义的6G安全架构

6G将对社会生产生活进一步深入渗透,对安全提出了更高的要求。首先介绍6G网络及安全发展的驱动力和安全需求,然后提出可定义的6G安全架构模型,对模型的主要功能模块和相互关系进行阐述,最后探讨了基于软件定义的理念实现6G安全架构、能力定制与协同。

  • 2021-11-29
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6G中的卫星通信高效天基计算技术

6G在5G技术基础上进一步融合卫星通信、人工智能(AI, Artificial Intelligence)与大数据技术[3],突破地形地表的限制,扩展到太空、空中、陆地、海洋等自然空间,真正实现全球全域的“泛在连接”[4]。但是,目前的卫星通信以透明转发为主,网络架构简单,卫星载荷的天基计算能力较弱,信息处理主要依靠地面数据中心完成,无法满足6G场景下的星地、星间互联互通、极低通信时延和高效计算能力的需求。

  • 2021-11-29
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6G网络需求、架构及技术趋势

基于5G网络应用现状及技术发展趋势分析,梳理下一代移动通信网络业务需求发展趋势,在5G网络指标体系延续性提升的基础上,结合新愿景和新需求进行全面增强,设计满足未来业务需求的6G网络指标体系,并基于“智能、融合、绿色、可信”设计理念,提出包含“垂直三层、左右三域、内生两链”的6G网络架构。最后,对6G无线使能技术和网络使能技术进行对比分析,支撑6G网络候选技术体系建立。

  • 2021-11-29
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面向6G超大规模MIMO系统分布式基带处理信号检测算法

为缓解现有大规模MIMO系统集中式基带处理架构带来的带宽和计算瓶颈,DBP架构被提出。面向6G超大规模MIMO系统,提出一种DBP架构下基于EP算法的分布式信号检测算法,通过引入符号置信度构建消息传递规则并利用高斯函数近似降低消息传递算法计算复杂度,根据因子图设计中心处理单元中的消息混合规则。仿真结果表明,所提分布式EP算法性能优于现有分布式信号检测算法。

  • 2021-11-29
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反向散射通信的未来应用与技术挑战

反向散射通信技术是“绿色”物联网和6G网络设计的关键技术之一,能够实现低功耗、低成本、易部署的“绿色”通信。简要回顾了传统反向散射通信技术的起源及原理,综述了新型反向散射通信技术和最新相关研究进展,预测了反向散射通信技术未来潜在应用并分析了其面临的关键问题。

  • 2021-11-29
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6G智能全连接网络架构

当前业界对6G愿景、业务场景和关键技术展开了大量的分析研究,而网络架构是实现6G愿景和业务需求的基础。首先分析了6G愿景对网络架构的需求,然后探讨了6G网络架构设计需要考虑的关键因素,最后提出了一种6G智能全连接的网络架构设想。

  • 2021-11-29
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面向6G的无蜂窝大规模MIMO无线传输技术

无蜂窝是一种新型的组网方式,对6G超高峰值速率、超高频谱效率、海量连接以及超低时延和超高可靠传输均有重要的支撑作用。介绍了面向6G的无蜂窝大规模MIMO系统中的无线传输技术,包括高频段和低频段的无蜂窝大规模MIMO以及网络辅助全双工等关键技术,分析了无蜂窝系统面临的瓶颈问题,包括信道信息获取、分布式收发机设计、交叉链路干扰等,并提出了一些解决思路和新的研究方向。

  • 2021-11-29
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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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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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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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