年，在摩尔定律放缓的背景下，通信芯片通过架构创新、异构集成、专用加速等 方式继续提升性能，同时向通感算一体化方向演进。 · 29 5.1 基带处理芯片 基带芯片负责通信协议的处理，是无线通信系统的大脑。2026 年的基带芯片在支持多 模多频、降低功耗、集成 AI 等方面取得了显著进展。 5.2 射频前端器件 射频前端连接基带芯片和天线，负责信号的放大、滤波、切换等功能。5G 时代频段数 无线接入网设备 无线接入网（RAN）是移动通信系统的前端，直接影响用户体验。2026 年的 RAN 设 备在开放性、智能化、能效等方面取得了重要进展。 6.2 核心网设备 核心网是移动通信的大脑，负责用户管理、会话控制、策略执行等功能。5G 核心网采 用服务化架构（SBA），实现了前所未有的灵活性。 6.3 传输网设备 传输网连接无线接入网和核心网，是通信网络的高速公路。5G 时代对传输网提出了大 技术在安检成像、材料表征、通信等领域展现出巨大潜力。尽管技术挑战依然存在， 但近年来的快速进展正在推动太赫兹从实验室走向实际应用。 7.4 雷达信号处理 雷达信号处理从原始回波中提取目标信息，是雷达系统的"大脑"。现代雷达信号处理 不仅包括经典的检测、跟踪算法，还融入了自适应处理、机器学习等先进技术。处理 能力的提升使得雷达从简单的测距测速工具发展成为智能感知系统。 7.5 雷达传感器融合 传感器

生成式AI的发展历史 生成式AI的诞生普遍认为可以追溯到1932年，法国工程师Georges Artsrouni创造 了一种被他称为“机械大脑”的装置（后被巴黎工艺美术博物馆收购），该装置可 以理解成使用纸带的自动双语词典。“机械大脑”照片如图3-1所示。 29 图3-1 “机械大脑”照片 现代的生成式AI技术的根基在于深度学习和神经网络，其发展历史可以追溯到2014 年，当时Ian J. Goodfel 讨论与这些高级AI系统有效沟通的技巧，包括如何提出问题、解释复杂的概念以及 如何从AI的回答中获得最大的价值。 本章主要涉及的知识点： ❍ 通用大模型与垂直小模型概述。 ❍ 与大模型交流的方法以及案例。 4.1 智能“大脑”：探索AI模型的力量 AI大模型，在2023年这个普通却又神奇的年份里，反复冲刷着大家的认知，仿佛一 谈到AI模型，就只有大模型。那究竟什么是大模型？大模型有什么能力？又是否有 小模型呢？这些问题，将在下面进行介绍。 款模型Mistral-7B和Mixtral-8x7B为例，平台是HuggingChat （https://huggingface.co/chat/）。这里的B代表参数量的大小，可以简单类比 成这个AI模型的“大脑”里有多少“神经元”，7B代表有70亿个，8x7B则是560亿 个。它们看起来很多，但比起GPT-3的1750亿还差得远，更别说GPT-4，据说其有超 过1.5万亿个参数。OpenAI团队一直对GP

n 综合是管理的真正精髓 组织的不同比喻，把组织看作： 管理需要回归“整体论”， 按 照企业是一个整体的视 角 理解企业的经营与管理 机器 政策系 统 生物体 精神上 的监狱 大脑 变迁和 改变 文化 控制的 工具 原理七：效率源于协同而非分工，组织管 理从分转向 合 原理六：从个体价值到集合智慧，管理者

理。 客户管理 品牌管理 产品管理 数字化营销的方法论 营销的核心范式 PART.07 数字化时代的领导力 每个人都有“路径依赖”的潜意识。当一个人因为机缘巧合做成了 某件事，他的大脑里就会建立一种因果关系的反应回路：我之所以干成 了这件事，是因为我做了这些事。于是他以后遇到类似的问题，就会下 意识地按照以前的老方法去做。但如果环境发生了变化，以前的那些方