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三核”发力 勾勒全球6G创新的“北京蓝图
证券日报· 2025-12-04 00:12
6G技术战略定位 - 6G被视为未来数字经济的核心增长引擎和信息基础设施新基座,通过“通感算智”多要素融合赋能千行百业与大众消费市场[1] - 中国“十五五”规划建议明确提出前瞻布局未来产业,推动第六代移动通信等成为新的经济增长点[1] - 6G技术已从实验室构想走向产业落地关键期,典型应用场景包括智能网联汽车通过空天地一体网络实现精准导航[1] 北京6G产业集群布局 - 北京市依托人才优势、技术积淀和政策引领三核发力,构建全球6G创新“北京蓝图”[1] - 产业发展体系形成“网络定义终端、终端反哺网络、生态支撑发展、南北产研互动”格局:海淀区与昌平区依托科研机构形成6G创新研发基地,通州区引入龙头企业形成6G产业基地[3] - 关键科研平台中关村泛联院成立于2021年2月,由中国移动、北京邮电大学和TD产业联盟发起,成为北京市6G开放创新生态枢纽平台[2] 技术研发进展与规划 - 中关村泛联院在6G通感算智融合关键技术、端到端原型系统平台升级研发及试验网络建设方面稳步推进,各节点目标已如期达成[2] - 中国移动研究院实验室已实现6G多点协作通感试验验证,可感知球形被测物位置及速度,未来将拓展室内外测试[3] - 通感一体作为6G重要能力,未来将通过通信与感知深度融合优化智能驾驶等应用[3] - 中关村泛联院计划2026年丰富6G产品矩阵,加载核心技术能力并加快多品类样机研发[2] 产学研资源与生态优势 - 北京市拥有清华大学、北京邮电大学等顶尖学府,持续输出覆盖6G核心方向的高端人才[5] - 技术积淀覆盖通感一体、天地一体、AI融合等核心方向,并已完成5G-A部署与应用,搭建6G平台及实验环境[5] - 成熟AI产业及低空经济、商业航天等产业链支持6G技术融合发展与场景化落地[5] - 企业反馈显示北京政策前瞻性强、生态体系覆盖网络终端应用关键环节,可降低协作成本并提高技术市场对接效率[6] 融合创新与未来方向 - 2026年有望成为6G与AI融合创新关键年,中关村泛联院正通过“6G+AI”技术推动机器人决策中枢与运动控制单元协同联动[8] - 技术需深入具身智能机器人、智能网联汽车等场景预判需求,避免技术与场景脱节[9] - 6G突破需解决低功耗、低成本、易规模化部署等要求,并依赖跨行业深度协同与全产业链生态共建[9]
470万个、超85%,交出“硬核”成绩单!我国 “十四五”5G建设目标提前完成
央视网· 2025-11-26 15:16
5G网络建设现状 - 累计建成5G基站超过470万个 [1][3] - 每万人5G基站数达到33个 [3] - 全国行政村5G网络覆盖率超过90% [3] - 已提前完成"十四五"5G建设目标 [1][3] 5G应用"扬帆"行动计划 - 核心目标为到2027年每万人5G基站数达38个 [4] - 2027年目标5G个人用户普及率超过85% [4] - 2027年目标大中型工业企业5G应用渗透率超过45% [4] - 计划推进建设超过100个5G应用规模发展城市 [4] 5G-A技术升级与发展 - 各地正有序推进由5G向5G-A升级 [1][6] - 5G-A在容量、速率、时延、定位等方面较5G有大幅提升 [6] - 5G-A技术能更好匹配车联网、高端制造、全场景感知等应用 [6] - 5G-A规模商用已覆盖超过300个城市 [8] 前沿技术融合与研发 - 前瞻布局5G-A和6G技术研发 [8] - 聚焦通感一体、无源物联等重点方向 [8] - 推动5G与人工智能、卫星互联网等前沿领域交叉融合创新 [8]
5G-A规模商用有序推进 覆盖超300个城市
央视新闻· 2025-11-25 20:08
5G应用“扬帆”行动评估与目标 - 工业和信息化部正开展2025年度5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估工作,评估重点包括5G流量、连接规模、应用创新、网络建设及应用政策支持 [1] - 该行动核心目标是到2027年实现每万人5G基站数达38个,5G个人用户普及率超85%,大中型工业企业5G应用渗透率超45%,并推进建设超100个5G应用规模发展城市 [1] - 我国已提前完成“十四五”5G建设目标,累计建成5G基站超过470万个,每万人5G基站数达33个,全国行政村5G网络覆盖率超过90% [1] 5G-A技术发展与商用推进 - 5G-A(又称5.5G)是5G向6G发展的演进技术,在容量、速率、时延、定位等方面较5G有大幅提升,我国正有序推进5G向5G-A升级 [2] - 工业和信息化部鼓励深化探索5G-A发展,具体方向包括打造5G-A万兆产业园区、低空通信基础设施及5G智能体验新场景 [1] - 通过引入通感一体、人工智能等技术,5G-A能更好地匹配车联网、高端制造、全场景感知等应用,其规模商用正有序推进,已覆盖超300个城市 [2] 网络建设与政策支持 - 5G网络覆盖持续提升,用户规模持续扩大,工业和信息化部将根据发展情况及时优化调整评估参考指标 [1] - 相关政策方案中多次提及5G-A,显示出对该技术演进路径的重视和支持 [2]
6G发展大会明确“通感一体”路径,创业板软件ETF华夏(159256)持仓股创业惠康涨超6%
每日经济新闻· 2025-11-18 12:07
市场表现 - A股三大指数盘整,软件开发板块表现相对强势,创业板软件ETF华夏(159256)盘中涨超0.70% [1] - 持仓股创业惠康涨超6%,卫宁健康涨超2%,万兴科技涨1.81%,指南针涨1.78%,昆仑万维涨1.47% [1] 6G技术发展 - 2025年6G发展大会以"智联全球,共建6G技术创新生态"为主题在北京举行,聚焦6G应用需求、关键技术路径及国际标准协同 [1] - 大会明确通信、感知、计算与智能融合的演进方向,6G将推动服务对象从人、机、物扩展至智能体,服务空间向空天地一体延伸 [1] - 中国工程院院士邬贺铨提出终端创新为生态构建关键,AI手机、智能体手机、AI眼镜等融合终端有望成为6G初期重要载体 [1] - 我国已完成第一阶段6G技术试验,累计形成超300项关键技术储备,为后续标准制定和产业协同提供支撑 [1] 软件行业在AI及6G产业链中的定位 - 软件行业在AI产业链中处于中游技术层和下游应用层,提供AI框架、开发平台、算法模型,并推动AI技术与各行业结合落地 [2] - 华泰证券指出6G发展将沿"基础设施—组件—应用"产业链分阶段释放投资机遇 [2] - 6G推进将率先利好网络规划、通信基础设施施工与设备制造企业,随后核心元器件领域迎来需求增长,最终消费端应用市场或将爆发 [2] - 通感一体、星地融合等前沿技术为软件与算法企业带来增量需求,也为国产供应链企业提供切入全球市场的机遇 [2]
深圳市科思科技股份有限公司关于公司研发进展的自愿性披露公告
上海证券报· 2025-11-18 03:21
芯片研发进展 - 控股子公司高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作 [1][2] - 芯片已完成基本的功能与性能测试工作 [1][2] - 后续将继续推进芯片功能、性能的全面测试工作 [1][2] 芯片技术特点与应用领域 - 芯片设计应用领域包括公专网和自组网通信、无人装备通信、应急通信及其他特种行业数据链和无线感知应用 [2] - 芯片凭借灵活架构和突破性功能技术指标,可赋能软件无线电、认知无线电、动态频谱接入(DSA)和通感一体等先进无线通信应用的创新与部署 [2] - 在系统功能配置上对用户场景下的系统设计更为全面友好,在确保射频性能的同时赋能用户更敏捷地开发新型无线应用方案 [3] 对公司业务的影响 - 该型芯片可与公司自主研制的智能无线电基带处理芯片搭配使用,形成一套具有竞争力的完整解决方案开发平台 [3] - 该研发项目的阶段性成果有助于进一步满足客户需求,拓展公司的产品布局 [3] - 该成果将提升公司核心竞争力 [3] 投资者交流活动 - 公司将参加2025年度深圳辖区上市公司投资者网上集体接待日活动,活动时间为2025年11月20日14:30-17:00 [8] - 活动采用网络远程方式举行,公司高管将在线就公司业绩、治理、发展战略、经营状况等投资者关心的问题进行沟通交流 [8]
科思科技(688788.SH):高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作
格隆汇APP· 2025-11-17 17:54
研发进展 - 公司控股子公司高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作 [1] - 芯片已完成基本的功能、性能测试工作 [1] - 后续将继续推进芯片功能、性能的全面测试工作 [1][2] 芯片技术特点 - 该型芯片在关键技术方面实现明显突破 [2] - 在系统功能配置上对用户场景下的系统设计更为全面且友好 [2] - 在确保射频性能的同时赋能用户更加敏捷地开发新型无线应用方案 [2] - 芯片具有灵活架构和突破性功能技术指标 [1] 应用领域 - 芯片设计应用领域为公专网和自组网通信、无人装备通信、应急通信和其他各类特种行业数据链以及无线感知应用领域 [1] - 芯片深度赋能软件无线电、认知无线电、动态频谱接入和通感一体等先进无线通信应用的创新与部署 [1] 产品协同与战略意义 - 该型芯片可与公司自主研制的智能无线电基带处理芯片搭配使用形成一套完整解决方案开发平台 [2] - 该平台具有竞争力能进一步满足客户需求拓展公司的产品布局 [2] - 芯片的成功研发有助于提升公司核心竞争力 [2]
科思科技:控股子公司高芯思通射频收发芯片完成试产流片
新浪财经· 2025-11-17 17:54
公司研发进展 - 控股子公司高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作 [1] - 芯片已完成基本的功能、性能的测试工作,研发项目取得阶段性成果 [1] 产品应用领域 - 芯片设计应用领域为公专网和自组网通信、无人装备通信、应急通信 [1] - 芯片亦应用于其他各类特种行业数据链以及无线感知应用领域 [1] 产品技术优势 - 芯片凭借其灵活架构和突破性功能技术指标 [1] - 芯片可深度赋能软件无线电、认知无线电、动态频谱接入(DSA)和通感一体等先进无线通信应用的创新与部署 [1]
科思科技:高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作
格隆汇· 2025-11-17 17:47
研发进展 - 控股子公司高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作 [1] - 芯片已完成基本的功能与性能测试工作 [1] - 后续将继续推进芯片功能、性能的全面测试工作 [1] 技术特点与应用领域 - 芯片设计应用领域包括公专网和自组网通信、无人装备通信、应急通信及其他各类特种行业数据链和无线感知应用 [1] - 芯片凭借灵活架构和突破性功能技术指标,可赋能软件无线电、认知无线电、动态频谱接入和通感一体等先进无线通信应用的创新与部署 [1] - 在关键技术方面实现明显突破,系统功能配置对用户场景下的系统设计更为全面友好 [2] 产品协同与市场竞争力 - 该型芯片可与公司自主研制的智能无线电基带处理芯片搭配使用,形成一套完整解决方案开发平台 [2] - 该平台旨在进一步满足客户需求,拓展公司产品布局,提升公司核心竞争力 [2] - 在确保射频性能的同时,赋能用户更加敏捷地开发新型无线应用方案 [2]
科思科技:控股子公司高芯思通射频收发芯片完成试产流片并取得阶段性成果
新浪财经· 2025-11-17 17:45
公司研发进展 - 控股子公司高芯思通研发的射频收发芯片已完成试产流片工作 [1] - 芯片已完成基本功能和性能的测试工作 [1] - 该研发项目取得阶段性成果 [1] 芯片技术特点与应用领域 - 芯片设计应用领域包括公专网和自组网通信、无人装备通信、应急通信及其他各类特种行业数据链以及无线感知应用 [1] - 芯片凭借其灵活架构和突破性功能技术指标赋能软件无线电、认知无线电、动态频谱接入和通感一体等先进无线通信应用的创新与部署 [1]
小鹏Robotaxi和IRON发布:物理AI“安全大考”才刚刚开始
36氪· 2025-11-06 07:13
小鹏科技日核心观点 - 公司通过发布L4级Robotaxi量产计划、IRON人形机器人及物理世界大模型,探讨AI如何安全地融入现实物理世界,将技术焦点从参数展示拉回至日常生活场景[1] L4级Robotaxi技术架构 - 计划于2026年试运营L4级Robotaxi,其技术底气建立在三重架构上:六大核心系统(算力、转向、制动等)实现双冗余备份,可在50纳秒内完成故障切换,比人类眨眼快100万倍,为取消安全员提供物理基础[2] - 第二代VLA模型使AI摆脱对高精地图的依赖,能理解不同地域环境(如北京胡同与上海弄堂)并自适应各国交通规则,决策基于对物理世界的泛化理解[2] - 通过开放SDK引入高德等合作伙伴,旨在加速Robotaxi融入现有出行网络的商业化进程,但同时也扩展了安全责任的边界[2] IRON人形机器人特性 - IRON机器人高178厘米,其核心亮点并非行走能力,而是懂得如何安全地在生活空间中行动[4] - 配备“室内AEB”防撞系统以感知和规避家庭环境障碍,采用3颗图灵芯片分别处理视觉、决策与语言理解,能精准执行如“关掉客厅灯”等指令[7] - 采用全固态电池降低热失控风险,并承诺“隐私数据不出机器人”,为物理AI进入个人空间建立初步信任[7] 物理世界大模型技术 - 物理世界大模型是Robotaxi和IRON机器人的共同技术核心,与ChatGPT等互联网大模型本质区别在于其必须理解并服从物理定律[6] - 公司开发的720亿参数大模型使AI能从识别物体升级到判断其物理属性(如高度、承重)及运动轨迹,实现“通感一体”,同一模型可同时指导车辆礼让行人和机器人抓取力道[9] - 该模型具备对物理规律的编码能力,使AI能适应多样环境,如在漠河识别冰面反光,在海南判断积水深度[9] 行业安全路径探讨 - 公司路径强调“端侧强化”,通过极致的单车/单机智能与冗余保障安全,认为智能程度越高,安全冗余必须越充分,因物理世界的错误意味着真实伤害[10] - 行业存在另一路径即“系统级协同”,以蘑菇车联为例,其MogoMind大模型通过AI网络协同构建超越单车的安全体系,已在上海嘉定、云南大理等地落地项目[10] - 蘑菇车联的RoboBus实际运营里程已超200万公里,证明了AI网络协同在提升整体交通安全上的潜力[10] 物理AI发展前景与挑战 - 科技日描绘了2026年无人出租车和家庭机器人伙伴的近未来图景[11] - 在物理AI领域,安全被视为唯一的入场券而非一项功能,未来挑战包括AI如何理解人类模糊的社会意图及事故法律责任界定等[12]