MEC边缘云成为5G时代运营商面向2B业务转型的重要抓手，分析了MEC发展趋势和头部企业的布局，结合IETF的MEC构架及中国联通网络实际，引出了中国联通MEC的架构与部署模式，然后介绍了中国联通首张规模商用MEC网络的部署实践，并对MEC部署过程中需要考虑的共建共享、成本及安全等典型问题进行了分析，最后对5G MEC的发展提出了展望。
一项新技术概念出现后，在业界会出现一个研究讨论的高潮，这是第一个驼峰。相关的学术论文会产为热点，成堆的博士硕士依托这项新技术完成了毕业论文，虽然很热闹，但这仅仅局限在学术研讨层面上，而在具体的技术实现方面还存在着很多问题，或者因成本原因而根本无法量产。
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近年来人工智能可谓风风火火，掀起一波又一波浪潮，从人脸识别、活体检验发现刑事案件报警到阿尔法狗大战人类围棋手李世石、再到无人驾驶、以及已被普遍应用的精准营销，AI逐步进入人们生活的方方面面。当然也不免出现部分过度吹捧，导致对AI的误解--AI无所不能，既然这么好用，为啥我不能拿来用一下？在追逐AI的同时却忽略了一点，AI是靠数据来喂的，而且是大量优质数据。
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应急广播体系是国家突发公共事件应急体系的重要组成部分，承担着应急信息预警、发布的重要职责。物联网技术发展迅速，逐步引起各行各业的重视。本文分析了两套技术体系各自的优势和特点，创新性的提出了将应急广播体系与广域物联网进行有效融合和互相推动的思路，探索新的“智慧广电”技术新生态和业务新模式。
物联网技术在各行各业的深入应用是全球信息技术与信息技术产业化快速发展的重大成果。物联网应用发展十分迅速，市场潜力巨大。但物联网技术在为社会生活带来便捷的同时，也带来了应用领域的安全风险，而物联网应用中的信息安全问题是关乎物联网技术产业应用能否健康可持续发展的核心要素之一，必须引起高度重视。与互联网和移动互联网时代的信息技术应用相比，物联网技术应用的多样性和复杂性大大增强，对信息安全的要求也大大增加，这也使得物联网时代的信息安全问题变得更为严峻［1］。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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