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西方国家对5G技术在军事领域应用的探索

2018年12月,美国国际战略研究中心发布题为《5G技术将重塑创新与安全环境》的报告。报告指出,5G技术具有重要的军事价值,可用于机器人、人工智能和大量先进的传感设备之中,未来将成为新军事能力的基础技术。报告将5G技术的竞争上升为国家层面的战略竞争,认为当5G技术的竞争是一场对国家安全产生重大影响的经济竞赛,提出“美国必须首先采用第五代(通信技术”的观点。

  • 2022-03-23
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5G技术在医疗器械中的应用

随着无线传输技术的发展和医疗便捷化的需要,无线技术已经应用到医疗领域,使得医疗更加方便与快捷。无线技术在国外医疗行业应用已经非常广泛。 无线技术在医疗器械行业中的应用,发挥了无线通信技术的“无线”的特点,突破了传统有线传输数据的空间限制,提升了医疗器械数据传输的便利性。

  • 2022-03-24
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推进5G、人工智能等技术在钢铁行业的应用

据工信部网站消息,工信部、国家发改委、生态环境部联合印发《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》(简称《指导意见》)。其中提到,要大力发展智能制造。开展钢铁行业智能制造行动计划,推进5G、工业互联网、人工智能、商用密码、数字孪生等技术在钢铁行业的应用。

  • 2022-03-23
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5G、AI、机器视觉等七大核心技术在机器人领域的最新应用

AI 和 5G 与机器人技术结合,正在不断催生新的消费电子品类。AI 解决机器理解世界,以及人机交互的问题。5G 拓展机器人的活动边界,并为机器人提供更大的算力和存储空间(云协作机器人) 。 根据 IFR 的分类方法,机器人大致可分为工业机器人和服务机器人两类。传统的工业机器人主要应用于汽车整车和零部件、电子制造、金属和机械、食品加工等方面,其主要特点是按照预定的程序,沿规定路径完成规定动作。

  • 2022-03-23
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5G在智能制造领域的应用与挑战

5G时代即将来临,引爆了人们对未来变化的遐想。5G应用已经成了热门话题,如5G AR/VR、5G车联网、还有重量级热点5G智能制造。那么5G智能制造是什么概念,5G对于智能制造有什么样的意义? 制造业在国家层面乃至整个人类社会扮演着至关重要的角色,智能制造已然成为全球化课题和国家级战略课题,很多国家都在智能制造领域进行了规划和部署,如中国“中国制造2025”、德国“工业4.0平台”、美国“工业互联网计划”等。

  • 2022-03-23
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数字孪生本质及落地

毋庸置疑,数字孪生是当今智能制造领域最热的话题之一,Gartner自2016年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。近期埃森哲对全球6,200多位业务和信息技术高层管理者进行了调查,其中包括250名中国企业高管,有88%中国高管预计所在企业未来三年内将加大数字孪生领域的投资力度。数字孪生已经成为众多企业数字化转型的重要抓手。

  • 2022-03-23
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5G技术赋能下的行业变革

5G是一种演进技术,也是4G技术的进阶。它支持更大容量和毫秒级延迟;5G技术所带来的更友好的生态系统不仅仅体现在极快的数据传输速度上,与现有技术相比,5G技术的单位面积连接设备的数量将最多提升至100倍,而且具有更小的滞后或延迟性。这些容量提升将大大加快物联网(IoT)设备的采用和性能改进,从而在更小、更集中的区域内全面提升众多互联设备的鲁棒性和可靠性。5G的到来,带来最大的影响之一是帮助实时决策。

  • 2022-03-23
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5G光芯片行业发展现状

激光器芯片简称光芯片,是光器件的核心元件,基于受激辐射原理,用于光电信号转换。激光器芯片通过TO、COB等封装形式制成光模块,用于电信和数据中心市场。在光模块产业链中,光芯片处于核心地位,具有高技术壁垒,成本占比接近50%且有提升趋势。光器件是光通信系统的核心。光通信以激光作为信息载体,以光纤作为传输媒介的通信方式,现已取代电通信成为全球最重要的有线通信方式。光通信行业主要由“光器件、光纤光缆、光设备”三部分组成。根据种类不同,可分为有源光芯片和无源光芯片,有源光芯片又分为激光器芯片(发射端)和探测器芯片(接收端)。其中激光器芯片价值占比大,技术壁垒高,是光芯片中的“明珠”。根据基板(衬底)材料的不同,可将激光器芯片分为磷化铟(InP)、砷化镓(GaAs)、硅基(Si)等种类。

  • 2022-03-23
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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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