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  • pdf文档 2025年广域物联——中国蜂窝&卫星物联产业研究白皮书

    物联和广域物联。短距物联技术包括了 Wi-Fi、蓝牙、2.4G 私有协议及新推出的星闪;广域物联技术则以蜂窝物联网连接量最集中,卫星物联是新兴的广域连接方式。 其中 2025 年及以后,中国及全球范围内采用蜂窝物联网连接方案的设备量仍将持续增多,这得益于 4G 网络充分被 应用、5G 及 5G RedCap 在物联网领域规模上量。 另外,产业界仍然对以蜂窝物联、卫星物联为代表的广域物联技术存在很多好奇与思考,比如:4G 短距物联——中国 Wi-Fi& 蓝牙 & 星闪产 业研究白皮书》,获得了广泛认可与传播。 为了进一步构建关于物联网连接的全局思考,AIoT 星图研究院又接着策划了广域物联产业的调研工作,最终历经数月 编撰,于 2025 年初决定正式发布《2025 广域物联——中国蜂窝 & 卫星物联产业研究白皮书》。 本白皮书内容由多渠道调研综合得出,话题覆盖蜂窝物联网与卫星物联网技术演进、产品创新、市场动态、关键玩家、 ���������������� 51 5.4 新加坡电信“多国连接”典型案例介绍 ������������53 PART 06 中国蜂窝物联产业图谱 56 PART 07 广域物联关键问题探讨 57 7.1 NB-IoT 会迎来退网结局吗? �������������������57 7.2 5G RedCap 何时大规模商用? ����������������58
    10 积分 | 85 页 | 41.17 MB | 7 月前
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  • pdf文档 智慧校园物联网解决方案 -一站式低功耗广域物联网应用(39页)

    20 积分 | 41 页 | 14.42 MB | 1 月前
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  • pdf文档 中兴-面向智算场景的高性能网络白皮书2025

    可规模扩展的安全机制是保障............................................................................7 3.2 高性能广域网(HP-WAN).......................................................................................... ......................................................................................... 33 6 高性能广域网关键技术.............................................................................................. 型,同样也关注长尾时延。 AI和HPC集群规模和服务范围的扩大对广域网传输也提出全新需求,包含数据协同和数 据快递两大应用场景。数据协同应用主要面向AI/HPC的分布式协同,例如在跨DC的AI训练 过程中的是训前模型和数据上载,以及训练期间数据和状态同步过程;数据快递场景包括数 据灾备、大规模科学数据传递等。以上都需要广域网具备高性能海量数据传输的能力。 综上,面对大规模AI/HPC的计
    10 积分 | 41 页 | 1.89 MB | 7 月前
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  • pdf文档 新质互联网智鉴报告(2025)

    发展的网络底座。 (四)技术范畴 当前,新质互联网已在物理连接、网络连接 2 个水平层次和智能融合、安全融合 2 个垂直方向上形成了系统 化的技术体系,包括:100Gbps 空口、800GE 广域、800GE/1.6TE DCN 超宽连接、短距无线融合、弹性无损、 端网协同、新型以太网等超宽新联接技术;IPv6+ 无损、IPv6+ 应用 / 数据标识、IPv6+ 时变路由等 IPv6+ 新扩 网络,构建高速连接的数据网络,构建空天地一体的全域覆盖网络。 图 2 新质互联网整体架构 ² “联算”网络包括算内、算间、入算三张网。在入算和算间网络方面,智能 IP 广域网(AI WAN)是面向人工 智能时代的新型广域网,与 AI 深度融合,由 AI 路由器、AI 新网络、AI 新大脑等构成,面向政企、行业、公众用 户提供内生智能、多维感知、无损智算、差异体验、安全可信、绿色低碳的网络服务,促进网络和业务融合向更 卡的网络,推动着算力从“孤岛式供给”向“网 络化共享”转变,更加速了人工智能应用在千行百业的落地进程,是构建未来智能社会不可或缺的神经中枢。从空 间维度上看,联算网络由智算中心网络和智能 IP 广域网组成,二者正日益成为业界关注的重点领域。 智算中心网络是支撑 AI 训练和推理的核心载体,承担着在智算中心内提升算力利用率、实现资源动态调度 的重要使命,正向超大规模集群扁平化组网、算网协同、
    10 积分 | 14 页 | 4.46 MB | 1 月前
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  • pdf文档 未来网络发展大会:算力城域网白皮书(2025版)

    心数据存储在其所在园区或单位内。这些企事业单位在坚持数据本地 化存储原则的同时,还需要确保数据在模型训练过程中不被泄露。因 算力城域网白皮书(2025 版) 9 此,算力资源节点与样本数据存储节点需要跨广域部署,并且在模型 训练时需要保持频繁的实时交互,以分批拉取所需的样本数据。 在此场景下,由于样本数据传输采用对时延、丢包高度敏感的 RDMA 协议,网络除了要具备高弹性、高吞吐能力外,还需要具备 网络还需要部署强健的数据加密机制,保障样本数据传输的安全性。 综上,存算分离拉远训练服务对算力城域网的需求是:实现用户 私域存储到 AIDC 之间 100km-500km 的高效拉远训练,数据广域无 损传输保障算效下降小于 5%;支持拉远训练过程中的数据安全隔离 保障;网络链路和资源能够达到 90%以上高吞吐能力,充分提升网络 带宽资源利用率。 3.2.3.跨集群协同训练需求 大模型 14 接模型,实现网随算动。  基于 SRv6/EVPN/网络切片等 IPv6+技术底座,实现对 RDMA 等数据传输协议的统一承载。 (3)算网赋能,使能商业  引入弹性带宽、超高通量、广域无损等新技术,支撑存算分离 拉远训练、跨集群协同训练等创新业务和服务。  基于大象流自动识别与智能调度,实现网络级智能负载均衡, 达到全网资源利用率最优,提升投资收益比。  通过算力业务
    20 积分 | 42 页 | 7.16 MB | 1 月前
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  • pdf文档 未来网络发展大会:2025东数西算算网协同调度业务场景白皮书

    进一步地,如何将这种实践能够构建在跨东西部区域的广域网络之上, 就是面向东数西算的算网协同。 《东数西算算网协同调度-业务场景白皮书》(简称白皮书)的编 制,是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的算网协同工程 实践。“安全新总线”通过 400Gbps 互联了国家八大枢纽节点、以及 多个国家超算中心,可根据任务时延、带宽需求提供广域确定性网络 传输质量,并通过网络操作系统开放网络资源的调度能力,算网协同 用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算 网资源,实现应用的高效部署,确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21  数据迁移保障 通过定制化的确定性广域网,算网协同调度平台为东部数据的迁 移提供可靠的网络通道,确保数据能够安全、快速地从东部数据中心 迁移到西部数据处理应用所在的算网资源,保障数据的完整性和可用 性。  数据集处理策略 ● 计算而言,这 30 无疑是巨大阻碍。同时,传统互联网基于尽力而为的传输机制,无法 为特定任务提供有保障的传输质量,难以契合前沿科研和创新应用对 数据传输确定性、可靠性的需求。 随着确定性广域网的发展,其高带宽和确定性传输能力为数据传 ●输带来新的解决方案 。借助信息化手段,实现海量数据的高速、安全 传输,如同搭建一条数据高速公路,有效提升数据传输效率,降低成 本,增强数据安全性,为前沿科研和创新应用提供有力支撑。
    20 积分 | 118 页 | 8.35 MB | 1 月前
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  • pdf文档 智算无界:AIDC的超越和重构-上海贝尔

    近年来随着数字中国、东数西算等国家战略的实施,东数西存、东数西训、东数西渲等场景对海量数据 跨广域网数据传输需求日益凸显。随着分布式AI的发展,跨智算中心互联等广域数据迁移场景中数据传输的 规模越来越大,AI对网络吞吐性能要求越来越高,必须建设分布式一体化算力网络(Scale Outside)实现算 力调度。 当前广域网带宽从100Gbps逐渐发展到400Gbps、800Gbps甚至1.6Tbps,但CPU算力增速已经 复制到目标系统内存中,因此基于CPU算力的TCP/IP协议栈无法满足高速网络收发性能要求,成为广域高吞 吐数据传输性能提升的瓶颈。 RDMA可以通过广域网络实现高速、低时延数据传输。RDMA技术使用内存零拷贝、内核旁路等技术, 将网络协议栈全卸载到网卡处理,不依赖CPU算力即可实现高性能数据收发处理,是海量数据广域高吞吐传 输的关键技术。面向RDMA的广域网技术要求包括两类:一是满足承载不同RDMA协议的技术要求,二是满 块和光输入输出OIO等技术。 图2-1 AI组网逻辑架构和物理架构 智算网络核心技术 07 智算网络的互联包括机内互联、机间互联和中心间互联等不同形态,网络协议层定义从芯片级到DC网络 及广域网的互联协议与架构,支撑数据在各种复杂网络中的高效传输。机内互联实现CPU-GPU、GPU-GPU 间的一致性开放互联,带宽达TB/s级,主流标准是NvLink和PCIe。目前,国内相关产业联盟正积极自主创新
    10 积分 | 38 页 | 9.31 MB | 22 天前
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  • pdf文档 中兴通讯精准无线网解决方案白皮书

    虚拟专网又可以根据服务范围划分为:广域虚拟专网和区域虚拟专网。 5G 广域虚拟专网是指基于运营商 5G 基础网络资源,利用网络切片相关技术,为客户提供一张时 延和带宽有保障的、与基础网络普通用户数据隔离的虚拟专有网络。从无线接入网、承载网到核 心网,广域专网与公网端到端共享 5G 基础网络,通过灵活配置网络切片和资源预留等技术,按 需为专网用户提供带宽、时延保障,及其他网络能力和服务。 5G 广域虚拟专网适用 广域虚拟专网适用于覆盖范围广泛的专网业务,例如智能电网、智慧城市、智慧景区、新媒体、 车联网等场景。 5G 广域虚拟专网 精准无线解决方案 5G 区域虚拟专网是指以本地数据分流技术为基础,通过无线和控制网元的灵活定制,为行业用户 构建的一张增强带宽、低时延、数据不出园区的网络。5G 区域虚拟专网通过 UPF 下沉或者部署 NodeEngine,为行业用户提供部分物理独享的 5G 专用网络,满足行业用户大带宽、低时延、数 行容量的帧结构如 1D3U、载波聚合技术等对上行容量进行增强。 上行大带宽 区别于传统 eMBB 网络规划,针对行业应用的精准网络规划有明显的差异: 网络规划 7 如前所述,5G 专网包含广域虚拟专网、区域虚拟专网以及物理专网 3 种模式,针对不同的组网模式,专网的规划各有侧重。 ToB 网络规划和公网规划的异同评估如下表: 表 3-1 ToB 网络规划和公网规划的异同 精准无线解决方案
    10 积分 | 26 页 | 7.02 MB | 7 月前
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  • ppt文档 可视化应急指挥调度解决方案

    突破距离限制,实现超远距离集群对讲;  真正做到广域调度指挥通信  集群对讲 :在基于 3G/4G 公网环境下实现实时对讲,一 按即通,多种通信方式满足行业需求,组对讲、创建临时 组、一对一对讲等;  定位信息 :实时回传终端的 GPS 位置信息,查看人员地 理位置和状态, 24 小时轨迹回放,与智能大屏机和多媒 体调度台配合,形成广域范围的调度指挥平台;  图文传输 :高清图像和消息传送,一手现场信息留存, APP 客户端等多种手段 进行通知;还可以对报警信 息进行存储、统计和管理; 实现对各类报警信息的可接 入、可管理、可处理的全程 管理模式。 可以与传统的 PBX 设备 连接,具有异地连接功 能的广域虚拟交换机应 用。 语音网关支持模拟 语音网关和数字语音网 关,模拟语音网关可以 将传统电话接入和部署 在 IP 系统上,数字语音 网关可以作为与传统交 换机互联的传输设备。 实现 IP 网络和模拟集群、 能源化工 石油 石化 海油 国家电网 南方电网 国家核电 中核集团 煤炭 运营商 中国电信 中国联通 中国移动 典型客户 Typical Customer 统一通信立体指挥 广域覆盖高效协同 实时交互式应急指挥 全资源统一指挥管控 移动作战能力支撑 应急人员能力培训 应急预案的优化 应急处置事后分析 智能应急指挥系统 综合展示 辅助决策 电子预案 实时交互
    10 积分 | 94 页 | 39.85 MB | 7 月前
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  • ppt文档 智慧应急指挥调度解决方案,可视化指挥调度系统

    突破距离限制,实现超远距离集群对讲;  真正做到广域调度指挥通信  集群对讲 :在基于 3G/4G 公网环境下实现实时对讲,一 按即通,多种通信方式满足行业需求,组对讲、创建临时 组、一对一对讲等;  定位信息 :实时回传终端的 GPS 位置信息,查看人员地 理位置和状态, 24 小时轨迹回放,与智能大屏机和多媒 体调度台配合,形成广域范围的调度指挥平台;  图文传输 :高清图像和消息传送,一手现场信息留存, APP 客户端等多种手段 进行通知;还可以对报警信 息进行存储、统计和管理; 实现对各类报警信息的可接 入、可管理、可处理的全程 管理模式。 可以与传统的 PBX 设备 连接,具有异地连接功 能的广域虚拟交换机应 用。 语音网关支持模拟 语音网关和数字语音网 关,模拟语音网关可以 将传统电话接入和部署 在 IP 系统上,数字语音 网关可以作为与传统交 换机互联的传输设备。 实现 IP 网络和模拟集群、 能源化工 石油 石化 海油 国家电网 南方电网 国家核电 中核集团 煤炭 运营商 中国电信 中国联通 中国移动 典型客户 Typical Customer 统一通信立体指挥 广域覆盖高效协同 实时交互式应急指挥 全资源统一指挥管控 移动作战能力支撑 应急人员能力培训 应急预案的优化 应急处置事后分析 智能应急指挥系统 综合展示 辅助决策 电子预案 实时交互
    30 积分 | 96 页 | 40.01 MB | 6 月前
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