2025汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

2025通感一体赋能数字低空网络白皮书展望了以无人驾驶航空器（无人机）为核心构建的低空经济体系，这一概念不仅涵盖了快递物流、城市管理、农林植保和应急救援等传统领域，还预计将引领新的经济增长点。随着市场、技术、政策和监管的全方位推动，低空经济有望成为全球经济的重要组成部分，并促进各行各业的创新变革和商业模式的转变。 在自然语言处理领域，人工智能大模型的应用已经渗透到文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多个层面。例如，OpenAI的GPT系列和百度的文心一言能够根据用户输入的主题或关键词，生成连贯且逻辑合理的长篇文本。机器翻译技术也已经能够跨越语言障碍，进行实时交流。情感分析技术通过分析用户评论和产品评价等文本信息，帮助企业了解用户对产品或服务的真实感受。问答系统技术则能自动回答问题，提供信息和解决方案，显著提升客户服务效率和质量。 计算机视觉领域的突破更是令人瞩目，图像识别与分类技术能够识别监控视频中的物体和场景，实现智能监控。图像分割技术则能够将图像分成不同的区域，进行深入分析。视频分析与理解技术不仅能够实时识别体育赛事中的精彩瞬间，还能够为自动驾驶提供安全导航。多模态领域图文生成技术，如根据文字描述生成图像或图表，或根据图像生成文字描述，正在不断推进文字与图像之间的相互转换和生成。 跨模态搜索技术允许用户通过文本描述或上传图像搜索相关联的信息，为电商和医疗等领域带来便利。在医疗健康领域，人工智能辅助诊断技术通过分析医学影像和生理数据，协助医生诊断疾病。医疗数据处理分析技术则助力病历分析、发病规律发现、治疗方案制定等，提高治疗效率并减少不良反应。智能辅导系统为学生提供个性化学习计划和辅导内容，自动评分系统为教师减轻负担，教育资源生成技术丰富了教学资源。 金融领域的风险评估和投资决策服务通过分析交易记录和财务数据，为信贷决策和投资建议提供支持。智能客服机器人服务于金融领域，提供24小时在线服务，质量检测技术提高了生产效率和产品质量。故障预测与维护技术通过分析运行数据和建模，提前预测并维护设备，降低停机时间。 在娱乐领域，人工智能参与游戏开发和影视创作，提升了作品的趣味性和创新性。音乐创作技术也能够生成音乐旋律和编曲，辅助音乐家创作新颖独特的音乐作品。科研数据分析与挖掘技术帮助科学家处理和分析大量数据，发现数据中的规律和关系，为科研提供支持。模拟与预测技术在气象学和物理学等复杂科研现象中的应用，有力地推动了科学研究的发展。 人工智能大模型的技术应用已成为推动各行业发展的重要力量。未来的低空网络将不仅仅是无人机的天下，它所依托的数字低空网络更是一个跨学科、跨行业的复杂系统，它所涉及的技术范畴和应用领域远比预想的要宽广。预计到2025年，随着技术的不断进步和场景应用的持续深化，数字低空网络将真正实现通感一体赋能，为社会带来更高效、更智能、更安全的发展模式。

汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

着新一代通信技术和人工智能的蓬勃发展，语义通信逐渐成为研究热点。不同于传统以符号准确传输为目标的通信方式，语义通信聚焦于信息的含义和重要性，致力于实现更高效、更智能的信息交互。本白皮书全面剖析了语义通信的基本原理、关键技术模块、应用领域以及面临的挑战，为未来无线通信技术的发展提供了宝贵参考。本文将带您一探语义通信的奥秘，了解其如何重塑我们的通信世界。 语义通信作为一种新兴的通信范式，其核心在于信息的语义传递和理解，而不仅仅是符号层面上的准确传输。随着无线通信技术的持续演进和人工智能的快速发展，语义通信的研究逐渐成为行业的焦点，为通信领域带来了前所未有的机遇和挑战。 语义通信关注的是信息的深层含义和重要性，其目的是让接收端能够精确地理解和使用发送端所传递的信息。为了达成这一目标，语义通信需要对信息的语义进行提取、编码，并在接收端进行解码和理解。这种通信方式，与传统以确保符号准确无误为目的的语法通信有着本质上的区别。 在技术层面，语义通信涉及的关键技术模块包括构建语义知识库、实现语义信道的联合编解码、语义信息的传输策略，以及语义通信与现有系统的兼容性。语义知识库的构建是语义通信的基础，它收集和组织与通信相关的语义信息，形成有效的知识体系，以支持语义通信的顺利进行。语义信道的联合编解码则涉及将信息的语义与物理信道特性结合起来，优化传输效率和准确性。语义通信的传输策略，则是指在特定的通信场景下，如何有效地进行语义信息的传输。兼容性问题则关注语义通信如何与现有的通信标准和协议相衔接。 语义通信的应用前景广阔，尤其在人机交互、全息通信、智能制造等领域，它有潜力带来革命性的变革。例如，在人机交互领域，语义通信能够实现更为自然、智能的交流方式；在全息通信领域，语义通信的精确性和高效性能够推动全息技术的普及；在智能制造领域，语义通信能够提高生产过程的智能化水平和灵活性。 然而，语义通信的发展也面临多重挑战。其中既包括技术层面的挑战，例如如何构建高效准确的语义知识库，如何实现语义信息的有效编码和传输，也包括应用层面的挑战，例如如何将语义通信与其他网络技术融合，以及如何处理语义通信过程中的安全问题等。 白皮书在探讨这些挑战的同时，也为未来的研究方向提供了启示。语义通信的未来发展将依赖于对现有技术的深入研究和不断创新，以实现更高效、更可靠、更智能的通信方式。这不仅需要全球学术界的共同努力，也需要工业界的深度参与，以推动语义通信在新一代无线网络中的应用。 本白皮书通过对语义通信的关键技术和应用领域的深入剖析，旨在为读者提供一个全面的理解框架。在探索语义通信的奥秘的同时，本白皮书也鼓励和启发读者思考如何将语义通信的理念和技术应用到实际的通信场景中，从而推动通信技术的进一步发展和创新。

内容概要：本文档详细阐述了6G网络协作通感一体化技术，旨在实现通信与感知的深度融合。文中首先分析了通信感知一体化的驱动力与应用场景，随后介绍了通感融合的工作模式和技术挑战。接着，文档深入探讨了网络协作通感的关键技术，包括系统模型、高精度同步、多节点协作机制、高精度感知算法和组网干扰管理。最后，展示了低频和高频网络协作通感的原型验证结果，并对未来发展趋势进行了展望。通过这些技术，6G网络将能够提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力，助力低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业快速发展。 适合人群：从事通信、感知技术研发的专业人士，尤其是关注6G技术发展的研究人员和工程师。 使用场景及目标：① 提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力；② 支撑低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业的数字化转型；③ 推动通信感知一体化技术的实际应用和发展。 其他说明：本文档由中国移动通信集团有限公司及相关企业联合发布，旨在推动6G技术的标准化、产业化及应用培育工作。

2025年作为人工智能元年，将见证DeepSeek技术在多个领域引领行业变革。DeepSeek通过创新算法架构和优化算力利用效率，打破了传统算力至上的理念。其深度学习模型DeepSeek-R1利用少量的合成数据结合多轮强化学习，在提高模型精度的同时大幅降低了对内存和计算资源的需求。这种算法优化不仅提升了模型的准确度和效率，还降低了技术门槛，使得低参数量模型得以发展，促进了AI技术在更多终端设备上的应用。 DeepSeek技术在医疗AI领域的应用前景尤为突出，其技术被多家医疗公司所采纳，用于辅助诊断、病理分析以及健康管理等多个方面，有效推动了医疗AI技术的商业化应用。同时，在AI制药研发方面，DeepSeek展现了强大的数据处理能力和计算能力，加快了药物研发流程，提升了靶点发现等环节的效率，受到了包括晶泰控股、信达生物在内的中国领先药企的青睐。在大健康管理和AI机器人领域，DeepSeek也展现了显著的技术优势，提供了精准的个人健康状态监测和管理，以及手术机器人的高精度运动控制，为康复、人机交互和远程医疗提供了技术突破的可能性。 此外，DeepSeek在产业发展上起到了引领作用，为AI应用补上了中国在基础底座方面最缺乏的一环。它的模型架构和推理能力成为了中国所有AI应用的基石，促进了各行业基于此平台开发出适应自身需求的应用版本。DeepSeek的发展潜力同样表现在了其产品的市场表现上，最新产品在春节后20天DAU（日活跃用户数）突破2161万，展现出前所未有的用户吸引力和应用潜力，有希望成为AI领域的超级应用。 DeepSeek的开源模型DeepSeek-McE，基于McE架构，提供了极低计算成本下的高性能，为AI技术路线的创新和发展提供了新方向。在技术路线上，DeepSeek体现了从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，推动AI技术更注重在各行业的实际应用，并解决实际问题。在模型架构的发展趋势上，DeepSeek的研究表明，除了Transformer架构外，非Transformer架构如LFM模型同样具有超越传统模型的潜力，这预示着AI模型架构的未来将更加多样化。 随着5G网络的大规模商用，学术界和产业界已开始对第六代移动通信技术（6G）进行研究探索。移动通信网络作为新型基础设施，承载的业务将更加丰富，6G作为通信、感知、AI、安全和大数据一体融合的新一代移动信息网络，其多维能力的一体融合将成为发展的重要趋势。通感一体化作为6G的核心愿景，旨在突破传统通信网络的局限，将网络能力从信息传递扩展至环境感知，极大地拓展了通信网络的能力边界，助力实现“万物智联、数字孪生”的宏伟愿景。6G网络将在智慧物流、城市治理、应急救援和数字农业等领域有广泛的应用前景。 DeepSeek技术的发展和应用在人工智能领域具有划时代的意义，不仅推动了技术创新和产业变革，还预示着AI技术未来的发展方向。与此同时，对6G通信技术的研究和探索，特别是通感一体化的愿景，将为未来信息社会的建设奠定坚实的基础。

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

无服务器边缘计算网络是当前信息技术领域的一个重要发展方向，它结合了边缘计算和无服务器计算的优势，旨在优化资源利用，提高效率，减少延迟，并提供更强的计算能力。边缘计算将数据中心的功能推送到网络边缘，靠近数据生成和应用执行的地方，而无服务器计算则是一种抽象化的计算模型，它允许开发者无需关注底层基础设施，只需关注应用程序逻辑。 本白皮书由网络通信与安全紫金山实验室等多个权威机构共同编写，深入探讨了无服务器边缘计算网络的多个关键方面。在发展背景部分，文中提到边缘计算的迅速崛起，主要是由于物联网、5G网络的普及以及对低延迟处理需求的增长。无服务器计算作为一种新型的计算模式，也在近年来逐渐受到重视，其核心在于提供按需使用的计算资源，简化运维工作。 无服务器边缘计算网络的提出和发展是为了解决日益增长的数据处理需求和网络带宽压力。这种融合模型可以实现计算、存储和网络功能的融合，以及跨节点的网络协同，从而更好地服务于各种应用场景，如智能制造、物联网、车联网和增强现实/虚拟现实（AR/VR）等。 在架构及关键技术章节，白皮书详细阐述了无服务器边缘计算网络的参考架构，包括边缘层、管理层和用户层，以及其中的关键技术，如容器化、函数即服务（FaaS）、智能调度和资源管理等。这些技术使得计算任务能够动态分配到边缘节点，同时保证服务质量和性能。 对于应用场景的分析，白皮书列举了几个典型的例子。例如，在智能制造中，无服务器边缘计算可以实时处理生产线上的数据，实现快速响应和优化决策；在物联网领域，它可以处理海量设备产生的数据，减轻云端负担，提高数据安全性；在车联网中，低延迟的处理能力有助于保障交通安全，支持自动驾驶等功能；在AR/VR应用中，边缘计算可以减少延迟，提供更流畅的用户体验；智慧交通则可以从海量交通数据中提取有用信息，实现交通流量优化和智能预警。 此外，白皮书还讨论了无服务器边缘计算网络的生态系统建设，这涉及到硬件设备（如SmartNIC和DPU）的演进、软件平台的开放性、标准制定、以及多方合作等多方面的内容。SmartNIC（智能网卡）和DPU（数据处理单元）作为新兴的硬件技术，它们在边缘计算中扮演着关键角色，能够提供更高效的数据处理和网络管理功能。 无服务器边缘计算网络是应对未来大规模、多样化智能终端计算需求的重要解决方案，它将推动网络技术和计算模式的创新，为各行各业带来更高的效率和更好的用户体验。然而，这一领域的研究和实践仍在不断发展，需要持续关注技术进展和应用场景的拓展，以便更好地适应和引领技术变革。

慧正工作流系统V6版技术白皮书详细介绍了该系统的技术架构、应用场景、产品特点、技术创新点以及软硬件技术参数，是一份全面阐述该系统技术细节的文档。 慧正工作流系统V6是一套向集成商、软件开发商或最终用户提供用于流程管理和业务流程自动化处理的基础平台软件。该系统通过配置和二次开发，帮助客户提高工作效率、简化业务操作，并有效实施管理思想，提升业务流程管理水平。 慧正工作流系统V6版技术白皮书指出，该系统具备完全基于浏览器操作、可视化流程定制和监控、无需编写代码实现部分业务应用、支持复杂数据表单设计、提供丰富的二次开发接口、成果复用方便、良好的安全性、灵活的部署方式、与Office软件集成、支持移动终端访问等诸多特点。 系统架构方面，慧正工作流系统V6版采用了基于WFMC（工作流管理联盟）规范的工作流引擎层、开发框架层和解决方案层的三层架构设计。工作流引擎层提供标准的操作接口，包括定义接口、管理接口、应用接口、交互接口等，使系统能够与中间件、数据库、操作系统等进行交互。基于这些接口，系统实现了设计工具、管理工具、应用工具及与其他系统集成的适配器，以支撑各类流程类业务应用。 在应用场景方面，慧正工作流系统V6版支持平台模式、嵌入模式和服务模式（云计算模式）。平台模式主要面向需要快速开发业务应用的集成商；嵌入模式适合于已有成熟业务解决方案的集成商，工作流引擎嵌入其中提供支持；服务模式以云计算方式部署，为多套业务系统提供统一的流程服务。 技术创新方面，慧正工作流系统V6版采用SaaS+SOA的集成模式、多路并发技术，并将定制表单静态化为JSP+JS技术。这些技术的采用为工作流系统提供了灵活性和扩展性，并提升了系统的性能和用户体验。 在产品功能方面，系统提供了丰富的操作工具，比如流程设计、表单设计、查询设计、菜单设计和模板库管理等，以及集群管理和租户空间管理等功能，支持复杂的流程监控和统计分析。 软硬件技术参数部分介绍了系统的运行环境需求，包括支持的操作系统、数据库、中间件以及硬件配置要求。 白皮书还提供了版本历史，说明了慧正工作流系统从初始版本到V6版的演变过程，并通过具体的应用案例展示了系统在实际环境中的应用效果。 整体来看，慧正工作流系统V6版技术白皮书是一份详细介绍系统功能、架构、技术参数和实际应用场景的专业文档，为用户提供了全面了解和掌握慧正工作流系统提供了丰富的信息。

Microsoft Windows Server 2008带有内置网络与虚拟技术，旨在为组织所使用的服务器基础设施提供增强的可靠性和灵活性。新的虚拟化工具、网络技术以及安全增强设置可以更省时、节约成本以及为动态数据处理中心提供平台。强大的新工具，如Internet Information Server 7.0 (IIS7), Windows Server Manager, 以及 Windows PowerShell，为管理服务器、流线型网络、配置以及管理任务提供更多控制。增强的安全与可靠性如网络访问保护（Network Access Protection）以及只读域控制器增强操作系统并保护服务器环境，为在此环境上创建业务打造坚实基础。 该文档详细解释了Windows Server 2008的每个技术细节。 备注：简体中文-130页-Word格式 《Windows Server 2008技术白皮书》详尽阐述了Microsoft的这款服务器操作系统，其核心在于提高服务器基础设施的可靠性和灵活性。Windows Server 2008集成了丰富的网络和虚拟化技术，旨在帮助企业节省成本，提升效率，并构建现代化的数据中心。 在虚拟化方面，Windows Server 2008引入了Windows Server Virtualization（WSv），这是一个关键的技术突破。它允许企业在单一物理服务器上运行多个独立的操作系统实例，提高了硬件资源的利用率。WSv的结构包括基于管理程序的虚拟化，这意味着操作系统和硬件之间有一个中间层，即虚拟化层，用于隔离和管理各个虚拟机。这一创新使得企业能够更高效地整合服务器，减少了物理服务器的数量，从而降低了能源消耗和硬件维护成本。 WSv还支持多处理器环境，允许虚拟机充分利用现代多核处理器的计算能力。此外，它采用了全新的硬件共享结构，优化了I/O性能，使得虚拟机能够更高效地访问存储和网络资源。Windows Server 2008的存储功能进一步强化，提供灵活的存储解决方案，满足不同业务需求。同时，它在网络层面提供了强大而稳健的连接，确保虚拟环境中的通信顺畅无阻。 安全性是Windows Server 2008不可忽视的亮点，其中网络访问保护（NAP）能够确保只有符合健康策略的设备才能接入网络，有效防止潜在威胁。只读域控制器（RODC）则增强了系统的安全性，即使控制器被攻击，攻击者也无法获取敏感的写入权限数据。 Windows Server 2008还引入了IIS7，这是一个强大的Web服务器组件，为Web应用程序的部署和管理提供了更多高级功能。Windows Server Manager简化了服务器管理和日常维护任务，而Windows PowerShell则是一种命令行外壳程序和脚本语言，极大地提升了系统管理员的自动化管理能力。 WSv的高可用性特性确保了关键业务的连续性，通过故障转移集群、热添加和热迁移等技术，能够在硬件故障或维护期间无缝地迁移工作负载。资源控制功能则让管理员能够精确调整虚拟机的CPU、内存和磁盘I/O，确保资源的公平分配。 总而言之，Windows Server 2008以其全面的虚拟化、强大的管理工具、增强的安全特性，为企业构建了一个灵活、安全且高效的服务器环境。通过整合基础设施、应用和分支机构服务器的工作负荷，企业能够实现更高的运营效率，同时降低总体拥有成本。这份技术白皮书不仅详细解析了各项技术细节，更是为企业规划和实施服务器策略提供了宝贵的指南。