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当前我国数字经济发展面临的五大挑战及应对策略

当前,全球新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我国数字经济发展正在转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段,越来越多的数字技术进入大规模产业化、商业化应用阶段,数字经济与实体经济加速深度融合。我国数字经济发展在创造更大发展机遇的同时,也面临诸多严峻的挑战,亟需采取科学策略有效应对。

  • 2022-04-18
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基于网络演算的多业务场景确定性网络方案研究

运动控制、人机交互、虚拟现实等行业场景需要网络突破传统“尽力而为”的设计思想,提供具备有界时延、低抖动、高可靠特性的确定性网络服务保障。以提升网络确定性服务保障为目标,通过研究网络演算理论,提出确定性网络方案,并从工业互联网业务的角度出发,面向智能电网、智慧港口、工厂自动化三大业务场景,在5G实验网上对网络演算技术“TSN-IP”确定性网络方案的保障能力进行验证。测试结果表明,通过网络演算理论及相关算法可有效保障不同工业应用的时延上界要求。

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Web动态防御系统在电网的应用研究

目前电网Web应用主要通过传统WAF防火墙进行防护,传统WAF过于依赖特征库,存在误报和漏报、维护成本高等问题。基于Web动态防御系统采用先进的动态防御理念以及传统的静态特征过滤,构建“动态欺骗” + “静态防御”的防御体系,保护电网Web应用服务器免于自动化攻击,大幅降低电网企业对抗新兴安全威胁的难度,全面提升电网Web应用的安全性。

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国际传输专线承载方式的演进探讨

当前国际传输专线呈现GE以上高速电路快速增长、低速业务长期存在、多种业务类型并存的发展形势,而传统的OTN&SDH平台的承载方式存在SDH设备停产、带宽利用率低等局限性。在介绍PeOTN和Liquid OTN设备的关键技术基础上,分别对其在国际传输网络中的承载应用进行分析,对其和国际传输现网的混合组网场景进行解读。通过对比PeOTN和Liquid OTN承载大客户传输专线的优缺点,尤其是在国际传输场景下重点关注的因素,探讨了2种技术在国际传输网演进发展中的部署策略。

  • 2022-04-18
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SD-OTN多控制系统协同关键技术及应用

分析OTN专线业务开通诉求,阐述了OTN网络SDN化现状以及控制系统北向接口标准化存在的主要问题,对多控制系统协同的关键技术进行论述,提出了统一的资源模型、业务模型和多协议适配的技术架构,研发实现SD-OTN协同器系统,并对其系统架构和功能架构进行详细阐述,SD-OTN协同器支持跨域厂商场景下业务端到端自动开通,实现OTN网络能力开放。

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5G-TSN协同网络架构与关键传输流程研究

随着5G与工业互联网的深化融合发展,5G赋能行业应用是当前产业各方关注的焦点。然而,工业业务需要由具有确定性特征的网络进行承载,而无线网络由于其信道特性,成为影响工业业务确定性传输的最大挑战。在此背景下,5G与时间敏感网络的协同传输被学术界广泛关注,如何提升5G网络承载业务的确定性成为研究的重点。以3GPP标准的5G-TSN协同传输为基础,重点对5G TSN桥接网络架构、支持TSN的5G网元功能、5G空口调度增强策略等进行了阐述和分析;同时基于5G-TSN协同传输架构,对时间敏感业务流跨5G、TSN域的端到端数据传输流程进行了研究。

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船舶智能航行的信息物理系统

船舶智能航行是智能化的装备和系统替代人工进行驾驶和操作的重大转变,基于船岸协同的理念,构建先进可靠的信息物理系统是确保机器驾驶和机器操作安全、高效、环保的重要手段,也是开展常态化船舶智能航行商业运营的前提条件。智能航行船舶大量应用了人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术,使得智能航行船舶不仅航行在物理空间和规则空间,还同时航行在赛博空间,因此船舶智能航行的信息物理系统需要同时满足物理空间、规则空间和赛博空间的相关要求。

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我国客运班轮化的内涵研究及发展建议

建立琼州海峡客滚运输班轮化运营模式,是交通运输部2019年12项民生实事任务清单之一。据了解,当前对从事琼州海峡水路旅客运输并未单独颁发“客运班轮”经营许可,使得“客运班轮”的概念和运营模式不清楚,存在空白点。鉴于此,迫切需要围绕当前客运班轮发展现状和运营模式,总结归纳我国客运班轮的内涵,进一步提出促进我国客运班轮化发展的相关建议,为行业发展提供参考,为相关决策提供技术支撑,促进客运班轮规范化管理。

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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

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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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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)

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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。

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