经过建国以来近70年的发展，我国基础设施存量截至2018年已居世界首位，在交通、能源、通信、水利等领域取得诸多世人瞩目的成绩。但随着基础设施的不断发展,我国基础设施体系显现出一些问题,可能对未来基础设施的高质量发展造成一定阻碍。与此同时，新时代基础设施也将面临不同于以往的新发展趋势。对此应提高重视,准确判断,谋求基础设施高质量发展的新思路。
人工智能便是这一背景下的产物，人工智能是为研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。而智能语音技术是人工智能领域的重要分支。智能语音技术涉及多类型学科，其核心技术包括语音合成、语音识别、声纹识别、自然语言理解、语音去噪等关键技术。
2015年，无线电法律法规建设进一步完善，频率核查工作全面开展，随着宽带“提速降费”意见的出台，我国4G大规模商用，运营商加快转型步伐。与此同时，随着WRC-15的召开，5G研究也全面进入标准制定阶段，各种无线电技术与应用、无线电管理法律法规建设以及无线电相关产业发展都取得了显著进展。展望2016年，随着移动信息通信技术的发展以及我国“两化深度融合”、“一带一路”、“互联网+”、“宽带中国”、“中国制造2025”等一系列战略推进，以及即将到来的“十三五”，无线电频谱资源稀缺性进一步凸显，空中电波秩序将更加复杂，无线电管理工作挑战和机遇并存。
近年来，随着我国经济下行压力增大以及传统基建投资的日益饱和，为顺应新一轮科技革命和产业变革发展趋势，中央提出加快新型基础设施建设。2020年4月，国家发展和改革委员会首次给出新型基础设施概念的初步界定，其中基于新一代信息技术的数字基础设施是新型基础设施的重要内容。数字基础设施具有与传统基础设施不同的特点，因此不能完全套用传统基础设施的发展策略和建设模式。
联邦学习是一种分布式训练框架，可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据，进而利用加密后的中间参数，完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践，论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用，并根据其在电信领域里的具体实践，指明了联邦学习未来的发展方向。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人的智能，是在机器上实现的理论、方法、技术及应用，也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶，在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前，科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速，其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域，表现均已超过人类，尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后，人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。
5G时代，面对专网市场新机遇，电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术，为各行各业建设5G专网，为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络，助力企业实现数字化转型升级。近年来，在国家政策的大力支持下，在产业链各方的共同努力下，我国5G专网呈现良好的发展势头。
近年来“能源互联网”成为国内外关注的一个热点话题，但目前关于“能源互联网”的研究和发展仍处于起步阶段，理论体系、技术体系、标准体系和产业体系等都还没有形成。能源互联网的基本理念是将能源和信息进行深度融合：一方面，人类的持续发展面临资源制约、环境制约，注定了能源体系必须向绿色、低碳、高效转型；另一方面，以大数据、云计算、智能化等为代表的信息通信技术，为能源体系的发展变革提供了新的手段和动力。在这样的背景下，对“能源互联网”进行全方面的探索研究，不仅是理论上还是实践上，都有重要意义。本文的主要目标是介绍国内外研究现状与发展趋势，并从通信行业及电信运营商的角度出发，浅析潜在的新业务，探讨应对策略。
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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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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。
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。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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