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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。

  • 2022-03-22
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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。

  • 2022-03-21
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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。

  • 2022-03-22
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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)。

  • 2022-03-21
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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。

  • 2022-03-21
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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。

  • 2022-03-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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