5G 静态广播波束采用窄波束轮询扫描覆盖整个小区的机制，选择合适的时频资源发送窄波束，可以根据不同场景配置不同的广播波束，以匹配多种多样的覆盖场景，这里就涉及到如何根据不同的场景规划合适波束的问题；业务波束采用动态波束赋形不支持波束定制。
随着C-V2X及5G技术发展,与之而来的更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特性,极大地促进了智能驾驶和智慧交通发展。通过“车-路-云”协同,一方面推动智能网联汽车快速发展,提供更安全、更智能的出行方式；另一方面赋能智能路况综合感知、动态协同交通控制等功能,为智能交通发展奠定基础。
自动驾驶技术发展战略目前主要有两条技术路线：一条是发展较早的“单车智能”自动驾驶方案；另一条是中国引领的“车路协同”自动驾驶技术方案。随着激光雷达、毫米波雷达、自动驾驶高算力芯片等的不断成熟，目前已有越来越多的新车采用“单车智能”方案实现了L2甚至是L3级自动驾驶功能。
为推进车联网产业发展，特邀请业内专家学者共同建言献策，推出“车联网百家谈”系列。作为本系列第一期，周玉山博士和欧先国先生提出从生物演化角度看自动驾驶发展路径，“L0-L5仅表达了当前主流的人-车维度分级方式，我们还可以引入道路、网络、法规等因素，形成更为复杂的方案配比，提供更多的路线选择”，“L5不是自动驾驶唯一最佳的终极目标”，未来只要能演化成功的自动驾驶路径都应该是合理的，比如“20%人，30%车，50%路”，而不是盲目追求最聪明的车。期待通过作者独特的视角和观点，带给读者不一样的启发。
交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集，为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类：第一类是传统的传感器，包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等，这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。
车路协同当前依然处于发展初期，具体实现的技术、商业模式、建设模式都还在探索尝试。正是这种不确定性，带来了车路协同产业发展的丰富性和多样性。面对多样性，必然会带来的很多困惑和质疑。笔者试图基于第一性原理来讨论几个车路协同产业发展的痛点问题：
5G智能网联广泛应用于自动驾驶、智慧交通和智慧城市领域，高速公路是交通的典型场景之一，探索了5G智能网联在高速公路场景下的技术、方案和应用。通过构建“感知、通信、计算”3方面技术能力，提出了高速公路5G智能网联方案。最后介绍了典型的5G智能网联应用：高速公路物流应用和高速公路治堵。
软件定义广域网是将软件定义网络技术应用于广域网，以实现高效、特色连接服务的技术。研究分析政府、企业新型云化业务部署快速发展后，针对网络传输承载的需求，结合软件定义网络和网络功能虚拟化等技术的发展，提出了一种较为精简的、内生安全的软件定义广域网网络架构，并给出了其典型的应用场景。该网络架构主要包括软件定义安全接入路由器、虚拟化安全路由器、动态编排与智能控制设备等关键设备，并给出了实现上述关键设备的初步原理框架，具有较好的可实现性。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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