人工智能是改变世界的颠覆性技术之一，也是影响未来国家实力的重要因素，在军事领域有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。根据国内外目前在人工智能武器装备及智能化导弹技术的研究现状，结合人工智能技术在军事领域的应用，以3款智能化导弹为例，总结了现有导弹所具有的智能化技术，提出了将应用于未来智能化导弹中的8种关键技术及发展构想。最后剖析了人工智能技术的双面性，并构想出未来战争形态。
本文介绍了人工智能技术的概念、起源与发展,分析了人工智能技术对未来战争的影响及其在国外军事领域的发展现状,提出了人工智能技术在未来战争有四种重要的发展应用方向:智能作战样式、智能作战体系、智能作战武器、智能作战保障,可为人工智能技术在军事领域的发展和未来战争的应用提出建设性意见。
在许多自动化应用场合中，如自动化分拣、装配、拆垛、码垛、上料等过程中，工业机器人经常被用来进 行抓取作业。要完成抓取操作，机器人系统可能需要完 成目标感知、运动规划、抓取规划等一系列任务[1]。视 觉系统在机器人抓取作业中的作用就是识别、定位目标 物体，为机器人提供目标物体的类型与位姿信息。其 中，位姿估计的精度关系到抓取的成功率与精度，是非 常重要的技术参数。
基于高轨多波束卫星通信网络，设计捷变波束机制下用户终端随机接入网络的流程以及具体的信令交互，提出捷变信令波束的调度策略及分配方案。该方案在保证所有用户终端都能接入网络的前提下，提高接入资源分配的灵活性，有效地提升卫星网络资源的利用率。由于用户接入卫星通信网络的请求属于突发类型，更适合通过随机竞争的方式接入网络，因此在通用随机竞争接入策略基础上，提出一种基于热力值的自适应随机竞争接入算法，基于网络侧预测的热力值，用户选择不同的随机接入策略进行接入。通过对该优化算法的仿真分析，证明该算法可以有效地在各种网络负载下降低接入冲突概率，达到用户可以快速接入网络的目的。
研究无线通信的人都有一个永恒的追求目标，即，逼近甚至突破香农信道容量极限。从非正交复用技术（NOMA）、Rake接收机、信道编译码、再到5GNR的Massive MIMO等关键技术，都致力于这一目标。而这些关键技术最终要解决的基础问题其实只有一个：克服或利用无线传播信道的随机衰落。对无线信道的深入理解是无线通信系统性能逼近香农容量界的基础，是通信原创性技术的源泉。只有对无线信道有着深刻的理解，才能制定出合理的通信标准及空口参数，才能找到准确的通信算法和系统架构选型。同时，信道模型也是网络仿真，网络优化、网络性能评估的理论基础。从这个意义上说，无线信道研究承担着无可取代的责任，是无线通信绝对的基础能力。
当前，我国人均GDP已连续3年突破1万美元（2021年超过1.25万美元），人们的消费能力和消费意愿不断增强，趋向中高端消费升级的潜力巨大。然而，消费不足、消费升级滞后、消费对经济增长的贡献率低，一直是我国经济发展中的一个突出问题。统计数据显示， 2019年，全球最终消费率为73.03%，而中国是56.02%；巴西、印度、俄罗斯、南非和印度尼西亚等发展中国家的居民消费率分别为64.76%、60.48%、51.49%、60.24%、57.93%，而中国仅为39.25%，处于最低状态；美国、英国、日本、德国和加拿大消费对经济增长的贡献率分别为79.76%、76.40%、55.32%、92.47%和76.38%，而中国仅为57.8%。现阶段，由于国际大循环引发的增长动力日渐式微，而国内市场规模不断扩大，一体化程度越来越高，促使我国正在形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。随着新一代信息技术的突破，数字经济正在成为人类社会继农业经济、工业经济之后的一种全新的经济形态，将成为推动世界经济增长的重要引擎。在双循环格局下，加快数字经济发展，重构消费市场体系，利用数字技术来释放消费市场的巨大潜力和驱动消费升级，进而奠定当今和未来中国经济高质量发展的坚实基础。
在世界的各个地区，各个类型的公司都需要密切关注长期面临的腐败问题，以及时刻预防其自身被卷入其中。虽然媒体报道的重点往往是公司在腐败案件中所支付的巨额罚款，用以了结对各国政府官员行贿的调查，但贿赂和腐败风险绝不仅存于跨国活动和与高政府官员的往来中。
在企业通过5G、边缘计算、专网等新技术推进数字化改造的过程中，越来越多的终端和设备将通过5G接入，终端现有的动态IP地址获取方式无法满足企业实际生产管理的需要，因此有必要为企业提供在专网和MEC组网环境下自主可控的终端IP地址分配管理工具。首先分析了行业对终端固定IP地址的需 求，接着介绍了MEC的组网架构并对终端获取IP地址的4种方式进行了描述，然后对基于边缘云部署的企业级AAA系统的IP地址固定方法的组网、业务流程、适用场景进行了探讨，最后对这种IP地址固定方法进行测试验证。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
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。
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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。
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