近年来,随着社会经济的不断发展,网络规模及信息量将急剧增加,网络信息安全越来越受到政府、电信运营商和企业的重视。个人信息泄露、网络信息诈骗事件的层出不穷,严重危害着我国人民的生活、工作与生命安全。在当前国家信息发展的战略形势下,亟需成立健全的安全预警分析机制,以应对新形势下的信息安全威胁因素。
新一代移动通信技术( 5G)作为新基建的核心, 正在逐步渗透到人们社会生活的方方面面,为科技创新、经济发展和社会进步注入新活力,带来新机遇。在 5G 端到端产业链中,成熟的 5G 终端芯片是其中重要一环。面向 5G 商用,从 2017 年至今, 5G 终端芯片研发先后经历了终端原型机、基带芯片、 SoC芯片三个发展阶段,产品成熟度不断提升,满足 5G 商用过程中对于系统验证、网络部署、产品研发等的需求。
本地网内,安装通信设备的生产性建筑一般分为2类,一是安装核心/骨干网络设备的核心机房(通信枢纽楼、通信生产楼、IDC等),二是面向无线、固定用户接入的接入机房(移动通信基站、设备接入间),在数个核心机房和数以万计的接入机房之间,除固网运营商的端局以外基本上是一个“自由”的空间,局房、管道、光缆线路等基础元素的设置、布局缺少明确的规范,特别是局房(如后文所说的汇聚节点、综合业务接入点)完全是一片空白。而本地网内面向业务发展需要建设的无线网、城域网、宽带接入网等,主要考虑业务网络本身能够形成的能力,对于发挥基础支撑作用的局房、管线、传输系统等缺乏足够的重视和长远的规划。随着业务的逐步发展或业务网络覆盖能力的增强,业务站点逐渐加密,往往会导致早期发挥业务汇聚作用、接入业务收敛作用的一些机房(基本全部为租用)无法满足业务继续发展需要主动搬迁,受城市改造、租金等因素逼迁的比例也很高,机房稳定性非常差,网络调整、搬迁费用巨大,网络的安全性也无从谈起;同时,由于机房不稳定、管线建设缺少统领、业务接入无法规范,从而导致管道、光缆线路的投资效率和资源的利用效益低下。基于上述因素,中国联通在2013年提出了本地基础网络架构的规划思路,在充分考虑了各种网络技术的发展趋势和特点的基础上,以“目标网”的方法进行规划,提出了“三点两面”的分层分区目标架构以及相应的机房定位、管线和系统衔接策略,为中国联通本地网结构的稳定明确了方向,在行业内有很大的影响力。
在业务与技术的双重驱动下,5G无线网络的架构也正在发生巨大变化。从模型驱动到数据驱动;从宏观规划到精准管控,从网络业务分域自治到网业协同、网随业动,从封闭系统到敏捷定制、生态开放。管理、控制及无线资源调度都逐步引入AI,提升RAN接入能力。基于云网融合的基础设施,将定制网络和AI能力产品化对外输出。无线智能管理从传统的OAM的FCAPS进一步演进支持智能无线切片管理,无线数据分析、意图策略管理、AI模型训练/推理等智能特性。
随着 5 G 网络时代来临,使得我国网络升级面临极大挑战。其主要原因是网络业务升级过程中需要大量的纤芯,且光纤网资源异常紧缺,导致我国网络扩容需求量无法得到满足。另外,我国运营商在开通新业务时考核制度较为严格,只有对光纤资源予以快速部署,才能完成网络升级。而无源波分在应用过程中不需要带电,可以灵活应用在各种场合当中,只要将多个波长信号经过复用,后使用一根光纤就可以进行光纤传输,该项技术不但满足单根光纤解决多种业务的迫切需求,同时还能降低光纤网纤芯的消耗量,推动 5 G业务开通速度。
5G无线网络中在CU和DU分设或合设的不同场景下,相应的 5G承载网也存在多种不同的组网架构,同时结合4G接入网的现有光缆网、传输系统、管道和机房资源等情况,分析既有资源能否满足5G接入的需求,最后结合5G接入的建设投资和维护管理方面情况,提出了5G有线接入在不同时期的建设方案。
进入5G初期,UE将同时连接4G & 5G接入网(E-UTRAN和NR)。4G和5G共用一个核心网(EPC+或NGC),与传统的网络架构场景相比,NSA架构下接入侧的移动性管理变得更加复杂。4G-5G互操作分为RAN侧和CN侧,从无线的角度出发,选取对NSA场景的4G-5G RAN侧互操作中的Dual Connectivity(双连接)技术进行介绍,尤其是双连接对RRC相关方面的影响。其中,重点对双连接技术未来对组网结构、网络覆盖、网络容量和移动性管理四个方面的影响进行分析。
5G产业涉及5G端到端(涵盖终端、接入、核心网、承载)。在5G网络部署之前,还需要根据自身无线网络、数据业务需求及产业链成熟度选择最优的网络架构和技术方案,以最低网络建设和优化、运维成本获取最佳的网络收益。针对5G网络建设中7项热点问题进行探讨:最优5G频谱,5G NSA还是SA架构,5GC的引入,网络切片管理与运营,容器还是虚机部署,5G数字室内覆盖和承载网络的提前准备, 为引入5G提供整体解决方案参考。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
腾讯云面向企业客户,打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案;前台直接交付结果,中台稳定运行,后台纳管权限、审批、审计与运营。
2026年1月9日,财政部发布《准则》,为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范,搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则,对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定,并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略,现阶段由鉴证机构自愿实施,为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求,将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。
可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点,高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧,新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后,电网消纳可再生能源成本将显著增加,亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。
训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前,处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此,在AISoC行业发展初期,训练是行业的核心。然而,随着AI模型(尤其是大语言模型)在性能与实用性上不断提升,市场需求持续拓展,行业如今更聚焦实际落地应用,AI推理芯片的重要性也与日俱增。
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