为最大化提升球面近场测试效率，针对多探头球面近场测试系统的不同采样方案进行了研究，并通过仿真和测试对比了不同采样方案对测试效率的影响。首先利用电磁仿真软件计算出所设计喇叭天线的近场和远场方向图数据；然后利用基于球模式展开法的近场到远场变换算法，从理论上验证了在满足采样规则的前提下，通过适当增加方位上的采样间隔可实现测试效率的提升；最后针对多端口天线，通过分析和测试，说明了利用电子开关和内循环采样方式可以进一步提升测试效率。
通导一体化是综合PNT体系发展的重要组成部分和关键方向。对通信导航一体化的概念进行了探讨，提出了通信导航弹性融合的概念框架。面向综合PNT体系需求，设计了通导一体网络化PNT系统架构，阐述了通导一体化关键技术的研究进展，从通导一体化信号、信道、接收处理、网络架构、网络管理等多个角度进行了全面系统的梳理和分析；介绍了低轨通导融合、区域自组网通导融合、5G+UWB协同等典型成果，并对网信场图、智能网管、博弈对抗等通导一体化技术未来发展方向进行了展望。
与元宇宙相关的技术可谓错综复杂。我们可以看到各种各样科技感十足的名词——VR、AR、人工智能、区块链、物联网……似乎所有酷炫、充满科技感的词汇都能和元宇宙找到交集。各种科技词汇都和元宇宙扯上关联也并非哗众取宠，因为从技术角度看，元宇宙确实关联甚广，很多技术的变化都会对元宇宙的建设产生影响。
数字化转型的本质是，在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。当前，全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代，企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理（数字化转型1.0），迈向基于云架构的智能化运营（数字化转型2.0）。
随着通信对频谱资源需求的不断提升，有限的频谱资源正在变得越来越稀缺，对通信等领域的发展造成了压力。这推动了对通信感知一体化（integrated sensingandcommunication, ISAC）的研究。ISAC将雷达感知和通信功能集成到同一硬件上，并共享雷达和通信频段，可以实现通信带宽的扩展和频谱利用效率的提升。
近场测量的原理是在一个面上采集待测天线近场数据，然后通过近远场变换算法，得到待测天线远场辐射特性。根据取样面的形式,可分为平面扫描、极平面扫描、柱面扫描和球面扫描技术，平面近场测量使用最为普遍。近场测量的原始数据需要包含幅度相位信息，仪器设备主要是矢量网络分析仪，或测量接收机、信号源等组成。
随着我国工业持续发展，工业主导地位不断提高，我国的工业生产结构产业结构从劳动密集型逐渐转向技术、知识密集型，产业发展的动能也逐渐从要素驱动转向效率驱动和创新驱动。与此同时，随着5G网络时代的到来，人民的生产生活将愈来愈智能化。为建设现代化强国，提高工业生产的作业效率和经济效益，实现国家经济增长再创新的高度。我国工业生产的智能化水平仍然是工业领域的一个重要的研究点，未来工业智能化的发展尤为重要。
简单的，我们可以把机器视觉产业链可以分为底层开发商（核心零部件和软件提供商）、集成和软件服务商（二次开发），核心零部件及软件又可以再细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成中，零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对的核心环节和价值获取者。
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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。
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
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