边缘计算技术发展分析研究

对于边缘计算，ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素：一是在系统中的位置，靠近数据源头的网络边缘侧；二是能力，要具备网络、计算、存储和应用能力；三是服务类型，是一种智能服务，具备智能分析处理的功能；最后，是其服务的业务类型，如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求，就可以采用边缘计算技术。概况地说，边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。

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面向3GPP R16的5G核心网演进策略研究

3GPP R16在R15的基础上，从基础能力增强、全业务场景支持、垂直行业能力拓展3个方面，对5G核心网能力进行了全面增强，运营商现有基于R15的5G核心网将面临R16增强特性引入的重大挑战。分析了5G核心网R16关键增强功能特性，给出了R16核心网关键功能特性的引入建议，并在最后给出了面向R16的5G核心网演进总体思路及策略建议。

2022-03-21
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5G核心网云化部署需求与关键技术

5G核心网的创新驱动力源于5G业务场景需求和新型ICT使能技术，旨在构建高性能、灵活可配的广域网络基础设施，全面提升面向未来的网络运营能力。5G系统架构采用原生云化设计思路，关键特性包括服务化架构（Service-based Architecture）、网络切片、边缘计算。服务化架构将网元功能拆分为细粒度的网络服务，“无缝”对接云化NFV平台轻量级部署单元，为差异化的业务场景提供敏捷的系统架构支持；网络切片和边缘计算提供了可定制的网络功能和转发拓扑。更有意义的是，5G网络能力不再局限于运营商的“封闭花园”，而是可以通过友好的用户接口提供给第三方，助力业务体验提升，加速响应业务模式创新需求。

2022-03-22
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5G时代的企业专网和联想的探索实践

去年6月6日，工信部向中国电信、中国移动、中国联通和中国广电发放了5G商用牌照，宣告中国正式进入了5G商用元年。如今，5G商用正好一周年，5G“改变生活，赋能各行各业”已成为全社会的共识。而如果要将5G网络赋能各行各业，运用到企业的生产环境中，那么自然而然就要用到5G专网。

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5G时代行业专网的发展

5G时代专网发展行业场景提出了需要可管可控、安全、业务自主性、满足特定的场景化覆盖等要求。通过对5G的技术性能的分析，发现支持专网多样化性能需求的技术实现已经逐渐成熟。随着技术的完善，其商用进程也已大大加快。国内三大运营商主导的组网模式各有侧重，分别给出了行业落地的可行性建议。分析了行业专网目前发展阶段性特点，从技术、商业、终端、标准、生态等方面寄予5G时代行业专网生态未来发展的美好期待。

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日本NTT DOCOMO的5G演进和6G规划

随着大数据和人工智能的普及，人们对信息物理世界融合的兴趣越来越高。如图2所示：①将人、事物和事件转化为信息（数量大/种类多/实时），②获取/积累数据（复制物理世界/数字孪生），③预测未来/发现知识（将数据转化为价值的数据分析），④驱动（对物质世界的价值反馈）。

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煤矿远程智能掘进面临的挑战与研究进展

我国综采工作面智能化技术发展迅速，经过引进消化、技术创新和自主研发等阶段攻关，2020年底国内已建成近400个智能综采工作面。以陕西黄陵为代表“智能控制＋远程干预”的智能化开采模式在全国多个矿区建成运行，以工作面惯性导航系统和高精度磁致伸缩行程传感器应用为代表的工作面自动找直技术，以地质建模构建数字煤层为代表的“透明工作面”智能开采技术，代表不同阶段的智能化少人开采的技术路径，积累了大量智能化方面的技术和经验。中国矿业大学、西安科技大学等单位对数字孪生驱动采掘工作面智能化技术进行了较为深入研究，为行业智能化发展提供了参考。

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混凝土行业智能制造标准体系研究与思考

制造业重新成为全球经济竞争的制高点，世界主要国家都在寻找科技创新的突破口，抢占未来经济科技发展的先机。一方面，实体经济的战略意义再次凸显，美国、德国、英国、日本等世界主要发达国家纷纷实施以重振制造业为核心的“再工业化”战略；另一方面，发达国家以信息网络技术、数字化制造技术应用为重点，力图依靠科技创新，抢占国际产业竞争制高点、谋求未来发展的主动权。美、德等国政府和相关专业人士纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业。

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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。