Telenor IoT 宣称在物联网 ( IoT ) 领域取得了重大突破,成为首批采用 GSMA SGP.32 ——为应对物联网挑战而专门开发的最新嵌入式用户身份模块 ( eSIM ) 标准的企业之一。
SGP.32 是由负责移动通信标准的行业机构 GSMA 制定的全球性、下一代 eSIM 标准,旨在为物联网设备(尤其是那些没有用户界面的设备)实现远程 SIM 配置。该标准从根本上设计用于实现大规模、无人值守的 eSIM 配置文件管理,从而使得在无需实际接触设备的情况下,物联网的部署与运营变得更加容易。
Telenor IoT 解释道,尽管消费者设备中已经应用了 eSIM 技术,但在物联网设备中管理这些数字 SIM 配置文件存在一些独特的挑战。例如,许多物联网设备缺乏用户界面,这使得手动管理 SIM 卡变得不切实际。
SGP.32 正是为了解决这些限制而设计,它在现有 eSIM 技术上进行了扩展,提出了一种更加高效的物联网连接远程管理方式。该标准允许通过集中平台对 SIM 配置文件进行远程管理,实现自动更新和配置,即使是对那种没有用户界面或部署在偏远难以接近地区的设备也同样适用。
这一标准非常适用于部署于偏远且设备量巨大的环境,例如可以高效且安全地管理大规模全球设备舰队。SGP.32 还支持轻量级配置文件,优化低功耗设备的性能,并允许在无需更换实体 SIM 卡的情况下进行网络切换。
这一新标准简化了全球物联网运营,并促进实现面向未来的部署,因为企业可以在所有市场中使用单一库存单位 ( SKU ),从而降低物流复杂度和成本,并提高部署效率。
Telenor IoT 预计将在 2025 年秋季推出一款完全标准化、面向未来的解决方案,届时将整合这一新规格,一经标准化的 SGP.32 eSIM 商业化供应即可面市。公司表示,此举将确保企业能够使其部署适应未来发展,并轻松应对不断变化的业务需求。
此外,此次发布还彰显了标准化的重要性。完全标准化的 SGP.32 解决方案确保设备间互操作性,避免供应商锁定,并保证与不断演进的技术与网络长期兼容。
Telenor IoT 表示,其现有的全球托管连接解决方案已经使客户能够在每个国家访问多个网络,从而实现规模扩展和最佳网络选择。通过将 SGP.32 融入其产品线,Telenor IoT 有信心为客户提供更大规模和更高控制力的物联网部署能力——将 AI 驱动的监控、实时分析和远程 SIM 管理整合在一项“强大”的解决方案中。
在此次发布会上,Telenor Connexion 首席执行官兼 Telenor IoT 负责人 Mats Lundquist 表示:“Telenor IoT 一直以来都善于快速采纳新标准,我们曾是首批推出物联网首个 eSIM 标准 SGP.02 的运营商之一。通过推出 SGP.32,我们正在推动通向无缝、安全及标准化物联网连接的转型,这对于物联网领域的长期成功至关重要。
“这不仅仅是一次技术升级,而是标志着全球连接发展的一次重大转变,将简化客户的运营流程,并减少长期集成方面的挑战。”
Telenor IoT 已经开始提供测试协议,帮助客户在解决方案完全商业化之前,便能提前探索 SGP.32 所带来的优势。
好文章,需要你的鼓励
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出,算力固然重要,但如果能耗过高,技术的实用性将大打折扣,因此,所有的高速、高性能计算,都必须在极低的功耗下实现,这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。