SDN融合5G和时延敏感网络（TSN）

超可靠低时延（URLLC）是5G的三大应用场景之一，比如在工业4.0中，工业企业应用上云，工厂车间的物理网络系统（CPS）传出的时延敏感流量（比如报警信息、控制命令）需要经过5G接入、5G前传网、5G核心网到达云数据中心，通过IT和OT融合赋能工业互联网，实现智能化、自动化、柔性化的智能制造。同时，该场景也同样适用于远程控制、远程驾驶、远程医疗、VR游戏等业务应用，不同的业务可以通过网络切片的方式进行硬管道隔离。

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电联共建共享5G无线网络设备选型浅析

2019年9月9日，中国联通发布公告，与中国电信签署《5G网络共建共享框架合作协议书》，在全国范围内合作共建一张5G接入网络，以此5G网络共建共享的序幕正式开启，由于电联5G网络频段高、设备费用高昂，产业链还未有成熟的盈利模式，因此网络建设初期对于设备选型的选择显得尤为重要，正是基于此，从多方面进行简要的分析。

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“新基建”赋能大数据中心演进及布局思考

2018年国家提出了新型基础设施建设（“新基建”），并将其列入了2019年政府工作报告；2020年3月，中央明确“新基建”范围，包括5G建设、大数据中心、人工智能等七大领域，受到业界的普遍关注。尤其在新冠肺炎疫情期间，线上办公、远程会议、远程医疗需求再次爆发性涌现，业务上云迎来新的发展期。

2021-12-27
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基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用

基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用

2021-12-27
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5G技术对商业银行的影响分析及创新实践探索

5G技术融合人工智能、云计算、大数据、物联网、音视频、边缘计算等技术，为银行带来新的服务手段、交互方式，催生金融服务新业态，助推客户服务、运营模式、金融生态发生巨大变革，推进银行向数字化、智能化、生态化发展，为银行转型升级持续赋能。具体而言，未来的金融新场景和新业态或将表现在以下5方面。

2021-12-27
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边缘计算在智慧制造领域的应用

边缘计算作为云计算技术的演进和发展，自身具备靠近应用、智能灵活、分布高效的特点。因此，云计算/边缘计算技术在物联网、工业制造、交通运输等领域有广泛的应用前景。结合边缘计算的特性和制造业的特点，重点阐述了边缘计算在智慧制造领域的应用。首先，分析提出边缘计算应用于行业的四大关键因素和能力，包括5G技术、虚拟化、灵活部署和行业属性等。接着，从运营、市场和技术3个层面，具体剖析了智慧制造领域的需求、挑战和应用机会。最后，给出了边缘计算在智慧制造领域应用的模式，包括管理模式、商业模式和部署模式，初步研究阐述了边缘计算在智慧制造领域的应用方向。

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智能环境基于用户交互模态的情境感知服务

智能环境基于用户交互模态的情境感知服务智能环境基于用户交互模态的情境感知服务

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浅议5G技术下广电媒体的转型

对媒体行业来说，带来最大改变的因素往往都是技术，技术能够带来媒体的巨变，它会对媒体的呈现形式以及媒体的内容重新构建，还对传播过程中的效率产生或大或小的冲击。广播电视的兴起，在某种程度上对报纸发行产生了不利影响；互联网的发展，又强行打破了电视独大的媒体生态圈。从读者、听众、观众到用户，人们了解信息的方式也随之变化，客户对于这种不同的变化，日常的视频习惯以及交流互动的需求和对应的心里都发生了一些变化。总的来说，3G时代的技术延展了信息手机上的应用，4G时代的技术带来了短视频这一爆款，还有现有最火的直播行业。现阶段是5G时代，在这个传送数据速度更高、时间延迟降低、连接用户更多的时代，会控制着更加优秀的内容，目前给广播电视带来了巨大挑战，这时就需要紧跟潮流，用技术优势给新媒体带来新的东西，并且在这场变化中杀出重围。

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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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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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智能体治理研究报告（2026年）

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