XDR与MR的大数据关联分析与应用

结合大数据及机器学习的发展与实践，以安徽省O域MDT、XDR、MR、无线数据为基础，结合实践给出了有效提升MR定位准确率方法，创新使用的四摸法定位算法实现指纹定位提升定位精度能力，同时实现了关联后数据的切片化。基于关联数据提出了面向网络、面向客户的创新应用场景与方向，最后给出了网优应用案例，验证了网优大数据应用前景。

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基于变分自编码器的异常小区检测

针对移动网小区KPI数据的特点，提出一种基于变分自编码器（Variational auto-encoder, VAE）的异常小区检测方法。该方法利用异常小区KPI数据在通过变分自编码器编码与解码过程中所产生的较大波动来实现异常检测。实验结果表明，该方法在样本不平衡的情况下，通过合理设置重构误差阈值，能准确地检测出异常小区，实现异常小区的机器判读。

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一种基于LTE系统路损差的VOLTE上行受限问题分析方法

随着VoLTE业务的迅速发展，上行链路受限问题对语音质量和用户感知的影响越来越严重，实现对VoLTE上行受限程度的精准量化分析已成为亟待攻克的难题。通过深入研究，本文提出了一种基于路损差值来精准量化VoLTE上行受限程度的方法，并基于PHR指标给出了实际网络中VoLTE上行受限问题的统计性量化和评估方法，同时结合计算机平台及其他网络性能参数，最终实现了对VoLTE业务上行受限问题的精准识别、自动分析及优化方案输出。经实际测试验证，该方法可明显提升VoLTE上行受限区域内的语音质量。

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青藏高原山区及牧区场景下功分技术的应用

本文主要是中国联通青海分公司针对青藏高原山区和牧区网络广、深度覆盖不足的短板，通过充分挖掘网络冗余资源，向网络做减法要收益，利用功分技术和功率增补相结合的方法，筛选出利用率低的山区和牧区站点进行功分应用，不仅有效解决了网络冗余资源，而且显著提升了网络的广深度覆盖问题。节约了大量的设备投资及能耗成本，为网络线降本增效工作带来了巨大的经济效益。

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MDT数据分析平台对网络优化辅助分析研究

随着MDT数据的日渐成熟，结合网优工作的多样性、及时性及广泛性需求，以面向服务优化为基础，提出了借助互联网手段对MDT数据的探索及应用，MDT数据分析平台应运而生。本文介绍了MDT数据分析平台的概念及特征，详细分析了MDT数据分析平台的相关核心服务及实际应用例举，重点研究了MDT数据分析平台体系结构及平台的构建。最后结合案例分析，进一步对MDT数据分析平台的使用进行了研究。

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重点业务感知监测分析机器人在网优智能化中的应用

广西联通基于前期积累的网络优化经验，积极探索机器学习、软件编排等技术，开发了“重点业务感知监测分析机器人”，从数据自动获取与数据处理、感知问题预测、智能定界分析、报告智能撰写输出、邮件推送这五大过程来智能洞察并优化重点业务感知，其应用效果显著，实现了网络优化从传统的“人工分析”到“智能分析”模式的变革，为未来的网优智能化进行积极探索。

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中国移动“云改”赋能智慧家庭业务全网发展

以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务（“移动看家”）的研发和运营工作，家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品，为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务，致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。

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基于AI的天馈自优化实现研究

研究了下倾角动态迭代寻优算法、天馈最佳方向角定位算法和图像识别精灵算法。倾角寻优通过电子下倾方案迭代，遍历所有倾角组合，找出小区弱覆盖栅格占比、质差栅格占比与导频污染栅格占比综合得分最小的天馈倾角优化方案，与高斯分布模型算法得出的天馈最佳方向角，形成天馈调整脚本；进而驱动图像识别精灵机器人，实施网管远程天馈调整动作。构建天馈闭环管控系统，实施天馈自动化闭环评估优化。经验证，原有越区覆盖、质量得到有效改善。本方法快速、有效、便捷，适用于匹配5G权值快速优化的4G/5G网络覆盖质量联合优化。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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。

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智能体治理研究报告（2026年）

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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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2026综合算力全景分析

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