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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。

  • 2021-12-06
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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。

  • 2021-12-06
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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。

  • 2021-12-06
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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。

  • 2021-12-06
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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。

  • 2021-12-06
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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。

  • 2021-12-06
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V2X仿真测试平台技术研究

随着汽车保有量快速增长,交通问题愈发严重,V2X在智能交通领域作用越来越重要。V2X OBU将成为智能网联汽车中的重要零部件,着重介绍了对OBU的仿真测试,包括V2X仿真平台设计和V2X硬件在环测试平台设计,可以极大地减少实车测试和标定的成本和风险,弥补了当前行业对V2X台架功能测试方案的缺失。

  • 2021-12-06
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5GURLLC物理层关键技术在车联网中的应用

探讨了3GPP 5G URLLC物理层的关键技术及其在车联网中的应用,其中NR R15的关键技术包括“短调度单元技术”“低谱效率传输技术”“自反馈技术”“下行eMBB与URLLC高效共存的使能技术”“免授权数据传输技术”;NR R16的关键技术包括“下行控制信道增强”“上行控制信道增强”“PUSCH增强技术”“终端内上行eMBB与URLLC共存使能技术”“eMBB终端与URLLC终端的共存技术”以及“免授权数据传输增强技术”。最后,分析了R17 URLLC的发展方向,通过分析可见,NR URLLC可以有效地满足C-V2X的Uu接口高可靠、低延迟的通信需求。

  • 2021-12-06
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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

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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

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