介绍了RCS富媒体消息业务的发展背景和基本概念。通过日本3家运营商联合部署RCS业务的成功案例，详细剖析了日本RCS业务特征及部署策略，并给出了中国运营商可借鉴的经验启示。为运营商探索RCS业务，5G时代升级短信提供了一定参考作用。
探讨、分析并验证了热点区域通过4T4R集约化建设提升4G网络感知体验、应用效果，实现4G网络容量和覆盖提升的解决方案，最大化释放存量基站的潜能，实现了系统容量和用户体验速率双提升，并面向VoLTE商用以及5G频率重耕、4G深度覆盖打下坚实的网络基础，实现4G网络基本对标，重点场景领先的效果。
随着5G网络在中国的推广与覆盖，运营商建网成本提高的同时亟待突围盈利困境。前沿技术如区块链、eSIM等融合后的应用可以为运营商发展新兴业务，基于5G通信方式的区块链eSIM可以实现数据安全、确权溯源、身份鉴权等多项适用于多场景的功能，为运营商提供新的商业角色与盈利模式。该案例也为运营商的创新业务转型与数字化发展提供一定启发与思考。
铁塔共享率的提高是整个通信行业的重点工作，也是三大运营商的共同呼声。介绍了提升共享率规划技术指导意见及技术解决方案。为了进一步提升铁塔的共享率，加速网络的全面覆盖，通过分析铁塔共享率提升的难点，采用现场调查及统计分析的方法对各要因进行了确认，找出解决方法，有效地解决了共享率低的问题，节约了建设成本，缩短了铁塔建设工期。
随着5G、移动互联网、大数据、人工智能等信息技术与经济社会各领域的深度融合，不同业务数据对传输时延提出了不同要求，低时延业务需求迅速增长，网络时延已成为用户选取数据中心的重要指标。在端到端分析数据包传输的基础上，重点研究了影响网络时延的主要因素及相应的优化措施，并提出数据中心选址的建议。
当前5G使用3.5 GHz频率，频段带宽100 MHz，为了保证一定的网络覆盖以及网络质量，5G设备的功耗远大于LTE设备。基于当前主流基站设备厂家的试验网产品的功耗，结合现网基站的动力情况，分析5G基站设备对动力需求，给出相应的解决方案，提前进行站点的动力配套储备，为未来5G网络大规模快速部署建设提供必要的参考。
伴随网络业务逻辑场景复杂化和深入化，用户对网络质量提出了更高更精细化的要求，因此移动核心网优化越来越受关注。而移动核心网优化不同于无线优化，重点解决业务逻辑的深层次的问题。因此，基于典型场景的优化实例，核心网优化的工作思路和优化方法的重点是挖掘深层次的网络和业务逻辑，结合标准规范与现网实现方式进行相关性分析，探究解决方案并同时探索更深应用场景与技术价值。
VoLTE是在4G网络全IP条件下的端到端语音解决方案，能提供更短的接入时延和更好的语音质量。在建立语音质差模型和分析空口丢包原理的基础上，梳理无线侧VoLTE语音感知的优化流程，对无线侧影响VoLTE语音感知的6个维度进行专项优化整治，实施效果较好，为今后VoLTE用户语音感知优化提供参考和指导。
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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”。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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