5G在港口行业存在丰富的应用场景,初期聚焦堆场、集装箱码头场景。集装箱业务是港口最挣钱的业务模块,占宁波舟山港利润的44.8%,高居首位。目前码头70%的集装箱是通过龙门吊进行转运的,因此龙门吊是港口作业的关键设备。港口5G应用场景中,使能集装箱龙门吊自动化,由人工改造为远程控制,是最为典型的应用。港口的数字化与自动化发展不仅将降低码头用工成本,最大限度地减少人机接触,保障人员安全,同时也将实现港口的高效、安全生产运营。
在电信运营商的网络云化建设中,分层解耦,以DC为中心分级部署NFV是主流建设思路。当前5G核心网软硬解耦的部署方式,软件层形成烟囱式部署,资源池无法统一调配与管理,难以发挥NFV架构开放、敏捷的技术优势。着重分析5G云化核心网三层解耦架构,讨论三层解耦架构下网络部署的模式及面临的挑战,并提出了三层解耦架构未来演进的方向和思路。
互联网应用场景向“大带宽、低时延、大存储、高算力”不断延展,部分算力需求由云端迁移到边缘。当前,边缘计算产业已完成初期市场培育,但电信运营商与CDN服务商储备的通讯机房资源不足以满足5G基站建设、边缘业务发展等需求,运营商与CDN服务商受限于节点数量稀缺、单机柜配电量增加、站址内部空间不足、电力供应不稳定等问题。国网公司在产业所需的站址、电力等资源方面颇具优势,通过共建共享合作,可有效解决边缘计算行业普遍面临的发展瓶颈,建立良好的市场秩序,推动边缘计算产业发展。
以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的数据。针对这一问题,以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型应运而生。首先介绍了微数据中心、微云、雾计算、移动边缘计算等计算范型,并讨论了边缘资源整合的优势。然后,回顾了近年来边缘计算中与资源优化领域相关的工作,以计算、存储和通信3种资源为切入点,分别从计算卸载、分布式缓存和高性能传输这3个研究热点,对国内外的研究进展进行总结和讨论。最后,展望了该领域未来的发展趋势和主要的研究方向。
边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施,并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。相比于集中部署的云计算服务,边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题,为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。随着 5G 和工业互联网的快速发展,新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。
边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。
在金融科技发展和行业竞争日益激烈的情形下,金融客户对移动化、场景化、智能化和人性化服务的期望与要求日益增加,企业数字化进程加快。金融服务已开启数字化革命的大门,嵌入用户日常生活,将逐步使商业银行等金融机构变得“无形”。在技术层面,未来银行需要从根本上构建大数据、云计算、人工智能等金融科技与业务结合的能力,打造全新的数字化IT架构。后疫情时代需要有颠覆性的数字化平台,需要依靠大数据、人工智能等一系列数字化能力来构建“五全信息”的数字化平台,即全空域信息、全流程信息、全场景信息、全解析信息和全价值信息。针对未来金融行业“去中心化”“开放化”“五全信息化”等趋势,本文提出雾架构的设想。
随着我国在5G技术领域优势地位的确立,发展全媒体技术、实现全媒体传播已经成为当前媒体融合发展的头等大事。习近平总书记提出的全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体理念,成为全媒体传播体系建设的指路航标。近年来,传媒业界和学术界对全媒体传播的研究出现了良好的发展态势。除全媒体概念及内涵研究由碎片化生存到系统化发展之外,5G技术成为全媒体传播的核心动力、制度创新助推全媒体传播可持续发展、主流价值引领力保全媒体传播行稳致远、创新实践典型案例助力全媒体传播先进经验推广等方面研究均取得了重要进展。同时,作为一种传播新事物、新趋势,全媒体传播研究亟待建构和深化中国特色全媒体传播理论体系,亟待在全媒体传播技术支撑及创新研究方面取得新突破,亟待加强基于媒介素养的全媒体传播效能建设探索,亟待在产业发展机制及实现路径方面的研究能够落实落地。
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:
在电气场所工作时,相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施,履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作,无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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