欲了解AI（人工智能）如何影响2024年 的内存市场，点击此处阅读State of the Industry Report 2024年第二辑 点击此处下载 04 2024：过剩状态与库存挑战之年 力和需求模式演变，整体困境进一步加剧。 在制造商努力应对这些挑战之时，部分元件 的表现揭示了市场动荡的全貌：集成电路 （IC）和被动元件等品类难以重振势头，但内 存产品却显现出逐步复苏的迹象。 截至3月，“库存消化周期当前处于何种阶段？” 全新贸易格局：地缘紧张局势与关税政策博弈 11 全新贸易格局：地缘紧张局势 与关税政策博弈 随着全球地缘政治格局进一步复杂化，电子元器件等领域的全球供应链稳定性面临着重 大不确定性。美国政治格局的演变将在未来数年影响电子元器件的定价水平与供应稳定 性，这一影响将在拜登政府向特朗普政府的过渡中变现得尤为明显。与此同时，中国的 全球影响力将因其对关键原材料的掌控能力而持续强化，为电子产业的全球供应链注入 化的市场竞争中为企业建立差异化护城河。 16 2025制胜战略框架 携手Fusion Worldwide（孚昇电子）驭势前行 2025年，电子元器件供应链步入关键转折期，企业制胜之道在于对快速演变环境的动态适应 能力。通过强化敏捷响应、协同创新与质量优先，企业可突破不确定性的迷雾，构筑可持续增 长新范式。 在当今充满变数的供应链生态中，Fusion（孚昇 电子）等独立分销商正成为客户不可或缺的风险

讯以价值成效为牵引，通过开放解耦和数智引擎，加速断点、堵点打通，实现端到端的自动化和智能化运维运营的核 心理念。同时呈现中兴通讯在自智网络L4高阶演进所取得的典型案例成果。 智能时代洞察 总结网络演变的六个方面，为理解未来业务和自智网络 提供了重要视角。 中兴通讯AIR Net高阶自智演进方案 通过数据和能力的开放解耦，助力端到端自动化流程 断点的打通；通过大小模型协同、Agent、数字孪生等 和闭环控制。这三个要素共同构成 了实现自智所需的全面AI化，从而推动网络向高阶自智演进。这些将涉及以下六个方面的演变。 5 智能化时代洞察 智能化时代的变革是一个复杂的过程，机遇和挑战并存，电信运营商需要进行深刻的变革以适应新的发展趋势。 图02 自智网络的全要素AI化演变 全要素 AI化 AI大模型应用范式 端到端自动化 全栈数字孪生 多模态交互方式 以业务为中心 AI-Native网络

姆·伯纳斯-李创建了万维网，通 过网络浏览器连接互联网，由此 诞生了数千万个不同的网站，并 且仍在持续增长。这一切后来催 生了雅虎和谷歌等公司，并引领 了Web2.0时代的到来，博客等用 户生成内容的出现，最终演变成 了社交媒体。如今，我们更关注 使用不同的应用程序和网站通过 互联网进行连接。元宇宙背后的 理念是通过提供沉浸式体验而非 仅仅是观看，为人们创造新的在 线空间，以实现更多维度的互动。 GPU（图形处理器单元）、足够的内存和处理能力 以及SSD（固态硬盘）来减少加载时间。 •VR的历史与技术演 虚拟现实 (VR)技术有着悠久而迷人的历史,可 以追溯到19世纪。这段历程见证了沉浸式体验发展 和演变的重要里程碑。1838 年查尔斯·惠斯通爵士 和立体镜1838年,查尔斯·惠斯通爵士发明了立体镜， 为沉浸式视觉体验奠定了基础。该设备使用两幅图 像来创建一个三维图像,展示了深度感知和视觉沉浸 2 0 2 5 | F a s t d a t a 极 数 Global AR/VR Industry Development Trend Report 2025 2 7 增强现实(AR)的历史演变 20世纪60年代和70年代，哈佛大学教授兼计 算机科学家Ivan Sutherland发明了第一款头戴式 AR设备，在AR技术方面取得了重大进展。 1968年，名为“达摩克利斯之剑”的显示器问

别，概念层抽象概念和类别的组织，因果层 理解事件间的因果关系 世界模型 内部表征 预测未来 • 基于规则推理：应用已知规律推测未来状态 • 概率模型：考虑多种可能性及其概率分布 • 仿真模拟：在虚拟环境中模拟多种情景的演变 • 反事实思考：分析"如果...会怎样"的假设情境 • 需要通过经验、观察、学习、交流、试错等 ⽅式逐步建立和完善 本质 功能 “世界模型”这⼀概念主要因2018年Jurgen Schmidhuber的论⽂引起⼴泛讨论

1 物联网社会的面貌及其演变 罗兰贝格 | 31 手指触摸图形 自动生成说明 智能建筑 智慧城市 智能能源 精准农业 的价值 创新 智能供应链 智能制造 智能交通 智能健康 一个人的头部轮廓 自动生成说明 使能社会 机器人和人手的握手 自动生成说明 事情变得 "智能" AI 算法 采取行动 实用程序 & 结果 超连接 自主性 物联网的演变 Now 5 - 10 年以上 实现预测分析、自主决策、 and 个性 化的用户体验 ， 推动跨行业的效率和创新 • AI 驱动的 IoT will 减少延迟 ， 增强 实时处理, and 提高可扩展性 连接的设备。 • 在其 未 来 进化, 物联网有望演变成超连接系统 ， 人工智 能驱动的设备自主运行 ， 以最少的人力管理城市、 工业和交通运输 干预 物联网涵盖了日常生活的许多方面 - 以及 我们只是在它的发展的开始 5.2 前沿技术 技术与创新

ITU-R 发布的《IMT 面向 2030 及未来发展的框架和总体目标建议书》提出了 6G 相对于 5G 三 角形能力需求，已转变为了六边形战士，在 5G eMBB、uRLLC、mIOT 的基础上，演变为了沉浸式 通信、AI 与通信的融合、超高可靠低时延通信、泛在连接、大规模通信、感知与通信融合六大场景， 在此基础上，对网络性能各个指标提出了更高的要求，比如数据峰值速率、用户体验数据速率、区 统模式"，它继承了当 前的 3GPP 移动架构。在这种模式下，SRv6 取代了 GTP-U 协议，但是 N3、N9 和 N6 接口仍然是点 对点接口。第二种模式是"增强模式"。这是从"传统模式"演变而来的。在这种模式下，N3、N9 或 N6 接口有中间节点 SID，这些中间节点用于流量工程或 VNF，对 3GPP 功能透明。在传统模式和增 强模式中，假设 gNB 和 UPF 是 SR 感知的（N3、N9

输范围主要在300公里以内，主要依赖于硬件设备和专用网络保障（例如光纤直连）;面对更 长距离的传输需求，目前更多通过静态配置和调度实现数据尽力而为的传输。 发展趋势 随着训练集群朝十万卡以上的超大规模演进，智算中心网络架构进入新的演变和迭代周 期。智算交换机端口速率将由800G跃入T时代，单维度负载均衡将演进至包含L2、L3、L4 的多维度负载均衡，算法无关拥塞控制机制将灵活兼容多种端侧拥塞算法，使能端网更精密 协同基础上 发送。对接收到的数据包进行解密，并进行身份认证，认证通过后正常转发报文，认证不通 过作丢弃处理。 随着AI和HPC在大规模数据中心中的应用日益增加，动态数据存储和维护的需求也在不 断上升。与此同时，网络威胁的演变使得现有安全协议面临新的挑战，尤其是量子计算技术 的崛起。为此，未来的安全协议需要与量子技术相结合，以确保数据传输的长期保密性。除 中兴通讯版权所有未经许可不得扩散 34 量子技术，未来的安全

2014年 2016年 Instagram测试聊天机器人 Creator.ai，能够模仿大V本人 聊天风格与粉丝互动。55 随着智能体的崛起，机器客户推动 众多企业收入增长超过20%，企业 销售战略逐渐演变。 桂格磨粉厂（Quaker Mills） 推出“桂格人”形象，成为企 业吉祥物的早期代表之一。48 OpenAI发布GPT-4o，支持 人声高级语音模式。56 “麦当劳叔叔”首次亮相 电视，迅速成为企业的形 accenture��na��accenture-co���ocu�ent-3��ccen¬ture-The-Productivi- ty-Payoff.pdf#zoom=40 13. “劳动力市场与人工智能的演变”（日期未注明），Conversion Capital公 司：https://conversioncapital.com/the-evolution-of-labor-markets-and-ai/

荒漠化、沙化、石漠化调查区域填写 120 smhzk 石漠化状况 字符型 1 石漠化调查区域填写 121 smhcd 石漠化程度 字符型 1 石漠化调查区域填写 122 smhyblx 石漠化演变类型 字符型 1 石漠化调查区域填写 123 yrdm 岩溶地貌 字符型 1 石漠化调查区域填写 124 dc_ry 调查人员 字符型 20 自动生成 125 dc_rq 调查日期 字符型 8

决 量子计算系统存在的问题。 量子计算应用评测标准化是一个复杂而多面的过程，在具体实 施中主要分为三个层次。第一个层次是现有的标准化格局，先确定 哪些标准先建立，再根据具体技术和应用的发展演变出新的标准。 当前评测重点偏底层，单项指标很多，每秒线路层操作数（CLOPS） 能较好的评估硬件计算速度。然而，高层和综合性指标偏少，目前 业界普遍接受量子体积指标，而算法量子比特指标则还存在性能高