���������� 127 9、“狼来了”还是“机会来了”？ 5G-A 蜂窝无源标准即将冻结 ����������������������������������������������������� 128 10、RFID 标签成本优化的讨论 ������������������������� 129 11、为什么说合理利润是 RFID 产业良性发展的基石 ������� 130 12、贸易战，或将是国产 用户区容量 （bit） 灵敏度 （dbm） 产品特点 适用场景 凯路威 KX2005X-S 96-192 96-128 0 -23.5 无用户区，高性能低成本， 性价比高 一次性使用吊牌、面单、标 签等； 适用于鞋报、物流、零售等 KX2005X-S+ 96-192 96-128 64 -23.5 小容量用户区，高性能低 成本，性价比高 一次性使用吊牌、面单、标 签等； 适用于鞋报、物流、零售等 KX2005X-B 96-192 96-240 1312 -23.5 大容量用户区，OTP 可追 加写入，性价比极高 医药 / 医疗、资产管理、动 物管理等 KX2005XG-S 96-192 96-128 0 -21.5 无用户区，高性能低成本， 性价比高 零售、仓储、单品管理等 KX2005XG-544 96-192 96-240 544 -21.5 中等容量用户区，OTP 可 追加写入，性价比高

新计算。这一技术不 仅有效缩 短了服务延迟，还极大地降低了最终的使用成本。 1 ）降低服务延迟：对于输入内容长且重复部分多的请求， API 服务的首 token 延迟会大幅降低。以 128K 输入且大部分内容重复的请求为例，经实际 测试，首 token 延迟从原本的 13 秒锐减至 500 毫秒。 2 ）削减整体费用：最高能够节省 90% 的费用 ( 前提是针对缓存特性进行优 8TB/s PC le 6.0 ： 256GB/s NVLink ： 900GB/s PC le 5.0 ： 128GB/s NVLink ： 900GB/s PC le 5.0 ： 128GB/s NVLink ： 400GB/s PC le 5.0 ： 128GB/s NVLink ： 600GB/s PC le 4.0 ： 64GB/s NVLink ： 400GB/s

Intel Lunar Lake NPU 算力 14TOPS 45TOPS 18TOPS 45TOPS 内存 最高 32GB + 1TB 最高 32GB + 1TB 最高 128GB+TB 尚未发布 应用 PPT 智能创作、文生图、文档总结、 智能问答、AI 识图、会议纪要、智 会分身、设备调优 GPT-4o，Copilot+PC 尚未发布 尚未发布 本快速下降，为基于大模型的应用发展创造了基础。目前 OpenAI 最前沿的 GPT-4o (128k) 输入输出的平均价格比 2022 年 11 月的 GPT-3 Da Vinci 低一半，主打高性价比的 GPT-3.5 (16k)平均价格则比 GPT-3 Da Vinci 低 95%。在 GPT-4 系列中，GPT-4o (128k)平均价格相 较 2023 年 3 月的 GPT-4 (32K)低 89%。 0.050 0.060 0.070 0.080 0.090 0.100 GPT-3 Da Vinci GPT-4-8k GPT-4-32k GPT-4-turbo (128k) GPT-4o (128k) 2022-11 2023-03 2023-03 2023-11 2024-05 (美元/1k tokens) -50% GPT-3.5系列API输入、输出平均价格 GPT-4系列API输入、输出平均价格

核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 2. 方法论 整个报告分析工作分为两个部分：研究前沿的 遴选和命名由科睿唯安和中国科学院科技战略咨询研 究院科技战略情报研究所合作完成，128 个研究前沿 的核心论文及其施引论文的数据由科睿唯安提供；研 究前沿的分析和重点研究前沿（包括重点热点前沿和 重点新兴前沿）的遴选及解读由中国科学院科技战略 咨询研究院科技战略情报研究所主持完成。此次分析 研究前沿》分析报告反映了当前自然科学 与社会科学的 11 大学科领域的 128 个研究前沿（包括 110 个热点前沿和 18 个新兴前沿）。我们将 ESI 数据 库中 20 个学科的研究前沿和 RHN 数据库中的新兴主 题划分到 11 个高度聚合的大学科领域 ②，以此为基础 遴选出较为活跃或发展迅速的研究前沿。报告中所列 的 128 个研究前沿的具体遴选过程如下： 2.1.1 热点前沿的遴选 前沿。 2.1.3 研究前沿的命名 由各学科战略情报研究人员，根据研究前沿的核 心论文的研究主题、主要内容和特点等，对 128 个研 究前沿逐一进行命名，并结合专家意见调整确定。 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 本报告在遴选的 128 个研究前沿的数据的基础上， 由中国科学院科技战略咨询研究院的战略情报研究人 员对 11 大学科领域的 110 个热点前沿的发展趋势进行

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括生物识别、AIoT、工业、消费电子和汽车等。当前3D视觉市 场正处于快速增长期。根据Markets and Markets的预测，2024-2029年全球3D视觉传感器市场将从61亿美元增长的128亿美元，复合年 增长率约为16%。 • 奥比中光作为国内3D视觉传感器龙头，市场占有率高，产品布局完善，品牌形象良好，有望充分受益。根据GGII数据，2023年其在国 内服务机器人3D视觉传感器 传感器、大模型与机械臂 等硬件终端的结合，有望搭上AI快速发展的顺风车。 奥比中光 其他 2023年中国服务机器人3D视觉传感器市场份额 53 61 71 82 95 110 128 40 60 80 100 120 140 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 4.2.3 机器视觉服务提供商——虹软科技 41 资料来源：公司官网，公司公告，Fortune

FlexO 帧结构。FlexO 帧以 100G 帧实例为基础，随着业务速率的提升可以对多个 100G 帧 实例进行交织形成信号帧。400ZR 的帧结构由 4 个 100G FlexO 帧实 例经过 128 比特交织形成。400ZR 对于 FlexO 标准的开销进行了较多 的简化，使用了利于相干信号的帧对齐编码和点对点场景下的告警信 号开销。FlexO 加密、电再生等 ITU-T 中为原 FlexO 在业务数据流程方面，以太网业务流经由 257 比特码块的 GMP 映射适配至 FlexO 帧的载荷区域。800ZR 所使用的 800G FlexO 帧由 8 个 100G FlexO 帧实例通过 128 比特交织方式构成。 在编码和调制方面，800ZR 信号采用 OFEC 编码以及 DP-16QAM 调制。 （4）800G ZR+技术 与 400G ZR+和 400ZR 的关系类似，在 800G 接 口 配 置 模 型 和 ZR 、 ZR+ 彩 光 接 口 查 询模型。 已完成行业征求 意见稿 我国光电融合网络标准正从系统化布局走向技术深耕，展现出鲜 明的差异化优势与前瞻引领能力。在 128GBd 以上 QPSK 长距相干传 输标准方面率先突破，建立了国际先发优势；800G/1.6T 高速光通信 则成为我国与 ITU-T、OIF 等国际组织竞争与合作的前沿焦点。CCSA TC6 WG4

城市开放全车种 、全时段L3级城区智驾试点，其中百度ApolloRT6与广汽ADiGO5.0均实现‘主 驾脱手+系统全权接管’的常态化运营，单城月均处理交互事件超230万次，平均 接管里程达128公里，标志着技术成熟度已跨越商业化临界点[3]。 下表对比了不同感知方案在典型挑战场景下的关键性能指标，数据综合自中邮 证券研报及头部车企2024年公开路测白皮书： 夜间远距离行人识别（>1 雷 达 +5× 摄 像 头 +4D毫米波+高精地图 Orin-X （254TOPS） ≥100公里 9000– 12000元 ≥30万元 中端纯视 6×摄像头+BEV+轻地图 J5（128TOPS） 40–60公里 4500- 6500元 15–30万元 入门行泊 4×摄像头+12UMCU TDA4VM(8TOPS) 5–15公里 ≤3000元 ≤15万元 为直观呈现成本性能

位平台上的软件迁移到 64 位平台上，进行迁移检查并给出修改建议。 » 字节对齐检查：在需要考虑字节对齐时，检查源码中结构体类型变量的字节对齐情况。 » 缓存行对齐检查：对 C/C++ 源码中结构体变量进行 128 字节对齐检查，提升访存性能。 » 内存一致性静态检查：在鲲鹏平台上，分析、修复用户软件中的内存一致性问题。 » 向量化检查：在鲲鹏平台上检查可向量化片段并提供修改建议。 » 矩阵化检查 » 向量化检查：对可向量化片段进行检查。 » 矩阵化检查：对可矩阵化片段进行检查。 » 构建亲和：对构建亲和进行检查。 » 缓存行对齐检查：对 C/C++ 源码中结构体变量进行 128 字节对齐检查。 » BC 文件生成：通过扫描源码文件生成对应的 BC 文件。 用户可在 CI/CD 流水线中集成亲和分析工具命令行，实现鲲鹏亲和代码的优化建议。 亲和分析命令行详细操作步骤请参见《Kunpeng [-l {0,1,2,3} | --log-level {0,1,2,3}] [--set-timeout TIMEOUT] 缓存行对齐检查 缓存行对齐检查是对 C/C++ 源码中结构体变量进行 128 字节对齐检查，提升访存性能。 命令功能： devkit advisor cacheline {-i INPUT_PATH | --input INPUT_PATH} [-o OUTPUT_PATH