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5G与LTE双连接，两者优势互补，在不同制式、不同频段、不同站点和不同业务诉求之间实现有效的区域级协同和灵活高效的分配资源，是实现5G NR早期快速部署和网络平滑演进的有效途径。分析了5G与LTE双连接应用的必要性，研究了5G的双连接架构特点，探讨了5G的双连接架构选择思路，为未来5G网络双连接技术的应用提供了参考。
5G基站的大规模建设将消耗大量的前传光纤基础资源，给运营商带来建网成本、能耗的压力。通过比较各种前传方案，从技术、建设周期及成本效益等方面进行分析，提出无源波分方案，在纤芯不足的区域采用无源波分设备，可大量节省建设成本、缩短建设周期、减少机房动力改造投资、降低运营成本。该方案能使综合TCO最优，高效解决5G前传难题，提高网络竞争力。
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。
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。
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。
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。
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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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