对于音频信号，在多媒体中我们常用的是PCM编码。但在移动通信系统中，以3G WCDMA为例，用的是AMR语音编码。4G VoLTE还是沿用了AMR的编码格式，包括宽带声码器AMR-WB共8种编码速率，最高23.65kbps以及窄带声码器AMR-NB，从12.2到4.75kbps。采用那种编码器取决于终端能力和网络侧调度.对于视频信号，常用的是H.264、H.265编码。大家应该也比较熟悉。
5G 建网初期， 根据 5G 路测数据进行 MM 权值优化和 RF 优化， 目的是在仿真规划结果基础上进一步精细优化， 因为基于 5G 路测数据可以发现并解决在仿真阶段无法发现的问题， 比如仿真阶段会存在地图与实际环境的差异、 传模校准数据与 5G 建网后路测数据的差异等。
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信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。
3GPP已在R15规范中完成了新无线（NR）系统的基本功能。但是，由于Release 15时间过于仓促，所以只引入了基本切换。基本切换主要基于LTE切换机制，即网络基于UE测量报告控制UE移动性。在基本切换中，与LTE类似，源gNB通过向目标gNB发送切换请求来触发切换，在接收到目标gNB的ACK后，源gNB通过发送带有目标小区配置的切换命令来发起切换。在目标小区配置的RRC reconfiguration后，UE向目标小区发送PRACH。
随着5G网络商用部署步伐的加快，以5G网络和MEC技术为基础的移动通信网络大带宽（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）、超高可靠超低时延（ultra Reliable Low Latency Communications， uRLLC）和海量连接（massive Machine Type Communication， mMTC）成为牵引5G应用落地的核心能力。在众多的垂直行业需求中，以4K/8K高清视频、增强现实/虚拟现实（Augmented Reality/ Virtual Reality，AR/VR）为代表的视频业务无疑是5G+MEC技术的“杀手锏”应用。本文以 MEC平台和云平台部署位置、部署模式、部署条件、部署规模和平台能力等差异为出发点，围绕 5G视频业务用户体验，分析5G视频业务终端视频显示能力对视频文件带宽需求的影响，提出基于面向用户体验的5G视频业务边云协同策略，可以在不降低用户体验质量的条件下降低5G视频业务对MEC平台存储容量和传输带宽的需求，提高边云协同效率。
车联网作为智能交通系统的重要组成部分，存在大量用户瞬时连接和频繁信息交换的现象。基于正交多址接入的传统网络由于访问效率低而面临拥塞问题，会导致巨大的访问延迟。非正交多址接入技术是满足下一代蜂窝通信超大连接、超低时延的关键方案之一，首先分析V2X中NOMA的适用性，给出基于正交频分复用的NOMA上行系统发送端模型；接着提出了一种基于对称扩展的联合频偏和信道估计方法；进一步提出一种基于期望值传播的低复杂度多用户检测算法；最后仿真结果表明所提算法的性能明显优于传统方法。
通过5G+北斗高精度定位系统，用户无需自建基准站，仅需一个账号/SDK即可获得全国高精度定位服务；车规级MU+GNSS搭载紧耦合解算算法，保证车辆在隧道、城市峡谷等复杂环境下连续定位；利用5G网络高带宽、低时延技术，实现车辆设备定位终端与高精度定位网之间的差分数据交互，保障高精度位置数据安全。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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