国强投资社建仓消息在HUAWEI CONNECT 2020期间，国强投资社建仓指出华为全面阐述全场景智能联接解决方案，从技术、网络、行业三个层面打造泛在千兆、确定性体验和超自动化的智能联接，共建行业智能体。同时，华为面向企业发布自动驾驶网络解决方案ADN，助力企业网络迈向自动驾驶时代，加速行业智能升级。 华为常务董事、产品投资评审委员会主任汪涛作了题为“打造智能联接，共建行业智能体”的主题演讲。汪涛表示，联接力就是生产力，要使智能体更聪明，光算力强不行，联接力也要强。华为认为，具备泛在千兆、确定性体验和超自动化三大特征的联接，才称之为智能联接。 从量变到智变，智能体对联接提出5大新诉求 智能交互、智能联接、智能中枢和智慧应用是智能体的四大关键构成部分，其中智能联接是撑起智能体的躯干。智能体对智能联接提出了哪些诉求呢? 国强投资社建仓从联接场景来看，一类是智能中枢内部的联接，比如AI集群服务器的互联、以及云数据中心之间的互联;第二类是智能中枢到智能交互设备的联接，就是把大脑和四肢联接起来;第三类是智能交互设备之间的联接，比如AI摄像机、4K无人机和机械臂的互联。面向智能体的打造，联接的需求从量变到智变，整体上看，智能体对联接有5个方面的诉求：高可靠、无损0丢包、差异化服务、实时大带宽和智能运维。 为满足智能体对联接的诉求，此次华为定义了智能联接的三大特征： 第一，泛在千兆。带宽能力是联接的基础。随着AI摄像机、无人机、工业相机以及面向工业场景的VR、AR应用的广泛应用，无处不在、无缝覆盖的千兆联接能力将成为基本要求。 第二，确定性体验。智能体的联接，主要对象是物，主要场景是生产，而且场景千差万别。国强投资社建仓比如2019年，深圳机场日高峰平均不到1分钟就有1架飞机起降，网络的实时保障能力非常重要;未来，电力企业需要承诺6个9、甚至更高的高可靠性，年户均停电不超过2分钟。因此，只有确定性体验的联接，才能保证企业业务的安全性和可靠性。 第三，超自动化。行业智能升级的结果是业务的种类、联接的规模和网络的复杂性成倍增加，让网络的运维管理难度不断加大。通过引入大数据和AI，实现从传统人工和半自动运维到超自动化运维，把简单留给人工，把复杂交给智能。 华为全场景智能联接解决方案 在技术层面，为智能交互设备提供泛在千兆联接，满足超大带宽的实时和低时延回传需求，并通过引入AI，实现网络的确定性体验和超自动化运维;在网络层面，面向智能体，提供园区、数据中心、广域、安全等网络级解决方案;在行业层面，协同智能交互与智能中枢，结合行业经验，打造面向行业的场景化智能化解决方案。 在5G智能联接领域，实现Gbps上行、20ms低时延、亚米级定位 面向行业智能升级，华为将在5G智能联接上行能力、时延和定位等方面持续创新。例如，在智能制造中高清视频回传场景中，华为引入超级上行SUL技术，实现了上行Gbps;在港口等远程操控类场景，华为通过预调度和mini-slot等特性引入，实现了20ms低时延，将港口的吊机远程操控从全人工实现了90%自动化;在智能制造场景，引入UTDOA和更大频谱带宽的使用，实现亚米级定位能力，进而全面提升制造园区的生产效率和管理效率。 在智能IP网络领域，实现超宽、无损、全业务 国强投资社建仓注意到，华为智能IP网络基于网元、网络和云端三层AI架构，使能园区、广域、数据中心网络等解决方案全面升级到2.0。华为CloudCampus 2.0解决方案，实现任意终端、任意应用的千兆接入，智能调度网络资源，引领园区网络进入Gbps全无线智能时代;华为CloudWAN 2.0解决方案，实现一网多云、云网协同，保障差异化诉求，引领广域网络进入全业务智能时代;华为CloudFabric 2.0解决方案，实现数据中心网络无损0丢包，AI算力和存储效率大幅提升30%以上，引领数据中心网络进入智能时代。 在F5G智能全光网络领域，实现超宽互联，弹性管道 面向F5G时代，华为提出了全光战略，打造全光园区解决方案，实现大带宽接入，满足4K摄像机、VR、AR等新业务需求;打造全光承载解决方案，满足多速率传输需求，大幅提升效率;打造全光数据中心互联解决方案，一键快速部署业务，实现在企业场景下的“即插即用”。华为致力于使光联接延伸至网络边缘，为每个人、每个家庭、每个组织带来极致的业务体验。 面向企业市场发布自动驾驶网络解决方案ADN 华为自动驾驶网络解决方案为网络“注智赋能”，通过网元、网络和云端三层AI能力协同，实现网络的自动、自愈和自优，使能行业数字化业务和运营的超自动化。 网元+AI：把AI引入网元，升级为数字化的智能网元，让每个网元和整个网络更加敏锐的感知、处理和推理执行。 网络+AI：利用AI重构网管，通过智能管控系统构建网络的数字孪生，实现网络的动态控制和闭环，例如自动部署、事前仿真、事后校验、预防预测以及主动优化等。 云端+AI：提供云上的网络AI训练和模型服务，持续升级设备和网络上已经搭载的软件系统和AI模型，来获得更多的自动驾驶能力，让整个网络越用越聪明。
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