深度融合并赋能物流、农业、交通、旅游、城市管理、应急救援等多个领域的新型经济形态。 人工智能通过赋予低空飞行器“智慧大脑”，正成为驱动低空经济高质量发展的核心引擎。 它通过多源传感器融合与智能算法，显著提升了飞行器在复杂环境下的感知、决策与控制能 力，例如实现精准目标识别、动态空域调度以及多机协同作业，从而将低空系统从传统的“消 费电子产品”升级为高效的“智能工业装备”。广泛应用于物流配送、农林植保、电力巡检、 应急救援 应急救援等多个场景，确保了低空资源在安全可控的前提下（“管得住、放得开”）得到高效 开发利用，引领产业实现跨越式增长。 VisDrone 团队自 2017 年以来，聚焦 120 米以下空域的低空环境感知，构建了世界上规 模最大的低空视觉感知数据平台，包含超过 2000 万图像/视频帧和 2000 万目标标注，支持 多任务学习（目标检测、目标跟踪、目标计数、群体分析）、多模态学习（可见光、热红外）、 多机/空地协同学习，采集范围覆盖全国 万平方公里土地，实现低空全域覆盖，产生海量的低空感知 数据。如何从海量低空数据中建立数据引擎，主要挖掘高质量数据，实现低空感知大脑的自 主学习和进化，是亟需攻克的技术难题。未来低空智能将主要聚焦低空基座模型、低空具身 智能、低空群体智能以及低空安全，衍生出低空世界模型及模拟器等新数据平台和引擎。 2025 年，VisDrone 团队通过低空智能专题形式，梳理了低空环境智能感知领域的研究 脉络和代表性工作，共计

智慧园区综合管理系统 感知 ·互联 ·智慧 ·共享 公司围绕“大连接”战略，以公众物联网为核心，基于中国移动高速稳定泛在的移动通信网络，依托自主知识产权的物联网双平台，聚焦智 能连接、芯片模组、智能硬件、开放平台、行业应用五大板块，形成了物联网“管-端-云”服务能力，为各行业提供优质的产品、技术及服务。 智能连接、芯片模组、智能硬件 智慧安防 智能门禁 共享单车 智慧抄表 智慧楼宇 趣味问答（诗词、节假日、讲故事、讲笑事、唱首歌、天气预 报、空气质量检测等）。 D 、 环 境 监 测 服务机器人及智能化设备对办公区域空气质量、温度、环境噪音 等通过空气传感器、温度监测、噪音感知设施等传感系统实时监 控，预警与融合处置，并根据检测数据让控制设施设备做出智能 联动行为。 E 、 定 点 讲 解 机器人讲解模式和讲解内容都可以提前预设好，能为来访人员讲解 展厅情况，形成标准话术，提示企业形象。 停车信息显示： 平台向车主推送改车牌号车辆的停车时长，车位 位置信息，并推送移车提醒。  园区公共车辆信息推送： 平台向园区从业人员推送园区公共车辆的实时位 置和状态。 感谢聆听 行业中心 感知 ·互联 ·智慧 ·共享

研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 2 前言 在当今时代，人工智能、大数据、物联网以及新型通信技术正以前所未有的速度蓬勃发展。 这些技术的不断进步，犹如一股强大的推动力，为感知技术的发展带来了前所未有的机遇。感知 技术，作为科技领域的关键一环，正站在变革的十字路口。 传统的单一传感模式，在智能化时代的浪潮下，逐渐暴露出其局限性。它已难以满足环境认 知、精确定 ，环境认知需要更加全面、 准确的信息获取，精确定位要求更高的精度和可靠性，而交互体验则追求更加自然、流畅的感受。 单一传感模式由于其自身的局限性，无法同时兼顾这些需求。 然而，2025 年的感知技术将迎来全新的发展格局。它将在多个前沿领域展现出令人瞩目的突 破。多模态融合技术，将多种传感器的数据进行深度整合，为环境认知提供更丰富、准确的信息； 超低延迟网络技术，能够实现数据的实时传输，为远程控制和实时反馈提供有力支持；3D 方面的丰富实践，精心归纳出 2025 年感知技术的十大趋势。报告不仅将详细介绍每一趋势的技 术原理、关键算法和实现方式，还会结合国内外领先企业的实际应用案例，深入分析各趋势对未 来商业生态所产生的深远影响。这份报告旨在为技术研究者提供全面、深入的参考，同时也为决 策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。 在全球数字化转型加速的大背景下，感知技术早已超越了单纯的技术进步范畴。它成为了实

低空安防融合感知技术 应用蓝皮书 ——面向重要低空管制区域 中兴通讯股份有限公司 中国信息通信研究院 浙江凡双科技有限公司 上海特金信息科技有限公司 北京历正科技有限责任公司 理工全盛（北京）科技有限公司 江苏君立华域信息安全技术股份有限公司 近年来，党中央、国务院高度重视低空经济产业发展。2023年12月，中央经济工作会议强调“打造低空经济等若干战略 性新兴产业”，随后的全国 低空安防融合感知的必要性和关键挑战 01. 目录 CONTENTS 1.1 低空安防对融合感知提出更高诉求 1.2 低空安防融合感知面临的挑战 低空安防融合感知与反制主要技术及设备 03. 总结与展望 05. 3.1 融合感知与反制系统概述 3.2 探测技术及设备 3.3 反制技术及设备 3.4 低空探测管控平台 低空安防融合感知场景和需求 02. 2.1 低空安防融合感知主要场景 低空安防融合感知主要场景 2.2 低空安防融合感知基本业务需求 01 02 03 07 38 08 08 15 21 04 05 06 典型场景低空安防融合感知方案及应用案例 04. 4.1 民航机场 4.2 边境口岸 4.3 重要活动场所 25 26 31 34 低空安防融合感知的 必要性和关键挑战 低空安防对融合感知提出更高诉求 低空安防融合感知面临的挑战 01 01

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书作为阶段性研究成果，还存在需要不断完善的地方， 真诚地企盼读者批评指正。 II 目 录 前 言....................

.............................. 62 4.6 信号灯信息提醒场景参考架构 ..................................... 67 4.7 感知信息共享场景参考架构 ....................................... 71 4.8 闯红灯预警场景参考架构 ............................ 面向未来规模化不同等级智能网联汽车需求，我国提出了车路云 一体化技术路线，具备分层解耦、跨域共用的特征。车路云一体化系 统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 三方平台的数据资源。区域云融合感知标准件、协同决策标准件及交