新能源汽车数字化车间数据采集系统设计、集成与实施整体方案

数据采集系统主要功能是实时采集现场生产数据，包括加工、测试、维护、人员、物料等各个基础环节内的实施数据，集成、转化并统一了来自各种生产设备和通信设备的信息数据，准确、实时地予以传输、分析和存储，并上传上层系统，帮助管理层、执行层进行信息的交流和协作。生产数据是开展智能工厂建设的核心要素。通过数据采集系统可实现生产设备的联网，构建出车间生产现场综合数据的交换，可以将生产数据进行采集、传递、分析，为智能制造管理环节提供数据支撑，成为智能制造的基础。通过实时数据采集系统的应用，帮助智能制造系统提升设备利用率，最大限度地压缩辅助工时等，对传统制造系统中的生产设备予以集成，实现企业生产过程数字化、信息化、智能化

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符合功能安全的Level2层VCU架构设计

随着软件定义汽车的趋势日益加强，道路车辆电子电器系统满足功能安全已经成为基本要求。近期，在欧盟车辆型式批准（typeapproval依据部分UNECE法规）和我国车辆的CCC认证中，对采用电子控制的转向、制动、动力电池管理系统等也引入了功能安全要求。高效的软件架构设计显然对功能安全的实施和落地起着引导性作用，所以电子电器系统满足功能安全要求已经成为产品基本属性。针对软件架构如何满足功能安全要求，业内人士纷纷借鉴了E-Gas架构，E-Gas最先被应用于发动机控制器EMS，由Level1功能层、Level2功能监控层、Level3控制器监控层三部分组成。国内相关论文分别将E-Gas架构应用于各个控制功能中，其中专利、文献、文献、文献、文献都针对功能安全标准设计了整车控制器硬件和软件，但并未涉及Level2软件架构。

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5G技术应用中如何从热管理方面考量选择电路材料

随着物联网的兴起和移动互联网内容的日渐丰富，人们对移动通信网络的传输速率以及服务质量提出了更高的要求，第五代（5G）无线移动通信技术应运而生并得到快速发展。与此同时，5G也将渗透到其他各种行业领域，与工业设施、医疗仪器、车联网等深度融合，有效满足工业、医疗、交通等行业的多样化业务需求，实现真正的“万物互联”。

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5G行业网数字孪生技术

数字孪生理念应用于垂直行业网络“规、建、运、维、优”全生命周期管理中，创建物理网络设施的虚拟镜像，搭建与物理网络设备一致、拓扑一致、数据一致的数字孪生网络平台，在网络状态实时监测、流量全息透视、故障诊断分析、设备全生命周期管理等场景发挥重要作用，同时，虚拟空间的网络镜像环境可以提供网络配置正确性验证，大大降低现网风险,消除错误配置导致现网故障的可能性。

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5G电联共建共享Qos策略研究及实践

近年来，共享经济为我国经济发展注入了新动力，成为推动供给侧结构性改革和高质量发展的重要途径，在5G建设大潮中，共建共享将也是主旋律。为了减少重复投资、重复建设，中国联通运营商与中国电信运营商签署合作协议，相约划定区域、分区建设、网络共享。联通运营商和电信运营商的5G频段相邻，共建共享有利于把5G自身优势和双方各自资源发挥最大效用，只需要一套设备就能实现5G覆盖。同时，两家企业的资源在南北方不同区域具有很大互补性，通过在全国范围内合作共建一张5G接入网络，能够高效地实现5G 网络覆盖，快速形成5G服务能力，增强5G网络和服务的市场竞争力，提升网络效益和资产运营效率，达到互利共赢。

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从5G探索未来城市规划和空间设计：场景与案例

面对5G蓬勃发展的趋势，城市规划与空间设计人员应当对技术的发展特点及其对城市空间的影响有所了解，确保城市规划与设计是面向未来、保持先进的。本文从城市规划师的角度，对5G的技术特点、发展愿景、其与其他智能化技术的结合及其在城市空间，尤其是对生产生活影响最大的三类空间——出行场景、生活场景、工作场景中将产生的影响进行简要分析与阐述。

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“新基建”带来数据中心大发展的新契机

当前网络智慧化产业处于蓬勃发展中，重点集中在网络开局部署、网络变更校验、故障智能定界/定位、故障预测、业务分析以及预测等方面，寻求在数据采集、大数据分析、AI、决策闭环等环节实现精细化检测和可视化管理，变被动运维为主动运维。虽然目前还受制于AI学习模型的精确、网络设备特性不足等制约因素，但人工智能的发展必将引发再一次网络运维的变革。

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面向下一代战争的雷达系统与技术

随着军事科技的快速发展，下一代战争成为当前军事领域的热门话题。本文在研究下一代战争的定义和特点的基础上，提出了下一代战争对雷达系统的需求。针对下一代战争对雷达系统的需求，从面向下一代战争的雷达系统和面向下一代战争的雷达技术两个主要方面对未来主要雷达系统的形态和应用以及关键技术的概念内涵和发展方向进行了分析与总结，并给出了发展建议。本文对于未来一段时期雷达系统的发展和关键技术的研究具有一定的指导意义。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。