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中国光通信芯片行业投资前景分析

目前国内能够生产光通信芯片的企业并不多,约30余家,其中大多数能够大批量生产低端芯片。仅有光迅科技、海信、华为、烽火等少数厂商可以生产中高端芯片,但总体供货有限,市场占比不足1%,高端芯片严重依赖于博通、三菱等美日公司。在路由器、基站、传输系统、接入网等光网络核心建设成本中,光器件成本占比高达60-80%,而光器件成本高企的核心原因在于高端芯片还不能完全国产化,需要依赖进口,因此高端光通信芯片应该成为中国光通信产业需要攻克的关键点。

  • 2021-12-21
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光模块行业主要趋势及应用前景分析

高速率主要指信息传输及交换的速率。伴随着 5G、数据中心等技术向高速率方向发展,下游光通信市场对光传输速率、数据交换效率提出了更高的要求,解决信号卡顿、提高用户体验的要求带动了光通信技术向高速率化方向发展。现在的光模块主流应用速率逐渐从 10G-40G 跨步到 100G-400G,行业内企业还纷纷开展 800G 技术研发以尽早实现 800G 商业化应用。

  • 2021-12-21
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5G融合行业专网解决方案分析与研究

5G的到来为企业客户使用运营商网络服务开启了新纪元,通过公网专用的方式可以为不同行业应用场景提供更高速、更安全、更便捷的电信级解决方案。早期的专网解决方案仅面向B端行业应用,未充分考虑C端个人用户专网访问需求,专网服务对象及应用场景相对受限。结合5G ULCL、专用DNN、网络切片等技术发展给出针对B/C端用户、内/公网、局域/广域访问三大维度的复杂场景下5G融合行业专网解决方案,进一步拓展了5G行业专网的应用范围,满足更多行业客户需求。

  • 2021-12-21
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5G专网安全风险与技术方案

第五代移动通信技术(5G)设计目标是高数据速率、低传输延迟、提升传输质量、提高系统容量和大规模连接。ITU-R M2083.0[1]定义了5G的三大应用场景:增强移动宽带(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)、海量机器类通信(Massive Machine Type Communcation,mMTC)和超可靠低时延通信(Ultra ReliableandLow Latency Communication,uRLLC),三大场景如图1所示。5G较4G最大的不同是万物互联,就像华为无线CTO童文博士对5G的定义“5G不是一个简单的移动网络的升级,而是跨行业数字传输的一个融合。在实现5G愿景的过程中,5G和各行业重合在一起会拓展出一片更大的应用图景,连接起一个个超越通信技术甚至信息通信技术范畴的生态系统。”

  • 2021-12-21
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5G异网漫游部署方案研究

5G异网漫游能最大限度地推进网络的开放共享,加强资源复用,提升5G网络的整体发展效能。5G异网漫游包括核心网漫游和接入网共享2种技术路线,在漫游区域,漫游运营商向本网用户和其他运营商的漫游用户提供话音、数据和短消息等业务,保证同等通信质量。当前5G异网漫游还存在诸多技术与合作机制方面的挑战,需要加快推进技术攻关、设备开发和测试验证。

  • 2021-12-21
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5G边缘云网业协同方案研究

随着5G的日益普及,越来越多的行业客户开始关注基于5G的MEC,运营商也一直希望通过MEC为行业客户带来差异化的网络能力和服务。在分析边缘云网络及平台架构的基础上,结合5G网络能力以及行业客户的重点业务需求,提出了基于MP2等接口的网络能力开放及网业协同方案,为运营商5G边缘云网业协同部署提供了借鉴和参考。

  • 2021-12-21
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5G专网在警务行业信息化应用方向的探索

依托5G技术的发展与应用,积极探索5G专网、切片技术和边缘计算在法院业务场景的应用模式,扩展警务专网移动接入等多元终端的泛在接入能力。针对网联式城市安防、移动警务等业务场景,5G警务专网提供以5G为技术核心,以边缘计算、切片为技术半径的综合型专网。针对警务专网的特殊性,分析更适合的专网模式,给出最适合警务专网的建设方案,为客户提供安全独立的5G网络。

  • 2021-12-21
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5G助力工业互联网发展

8月29日至31日,备受关注的“2020工业互联网大会”在云端举办。在此期间,与工业互联网相关的新技术、新应用、新模式和新业态在政产学研用各方中间碰出火花。工信部部长肖亚庆在讲话中谈到,“工业互联网作为第四次工业革命的重要基石,在支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型,培育壮大新动能方面发挥着日益重要的作用。”工信部副部长刘烈宏表示,下一步重点做好五个方面的工作,而其中深入实施“5G+工业互联网”512工程,持续推进工业互联网试点示范便是其中之一。

  • 2021-12-21
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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